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南京郵電大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版雜志

評價信息:

影響因子:2.17

總被引頻次: 531

南京郵電大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版雜志 北大期刊統(tǒng)計源期刊

Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications(Natural Science Edition)
主要欄目:

通信與電子計算機(jī)與自動控制院士論壇特約述評

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南京郵電大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版雜志簡介預(yù)計審稿時間:1-3個月

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a.作者的真實姓名、工作地址、學(xué)術(shù)簡歷和聯(lián)系方式。

b.基金項目:基金項目名稱及編號。

c.一般三至四級標(biāo)題為宜,不超過五級。正文字號字體均為五號宋體,行間距為固定值20磅。一級標(biāo)題應(yīng)加黑居中。

d.同一注釋里如需羅列多條同類文獻(xiàn)的,一般按時間順序排列,用分號隔開(但依論證重要程度排列的文獻(xiàn)次序除外)。同一注釋里中外文文獻(xiàn)混合排列的,結(jié)尾所使用的句號以最后文獻(xiàn)的語種所對應(yīng)的格式為準(zhǔn)。

e.來稿要求選題新穎、觀點(diǎn)鮮明、資料準(zhǔn)確、說服力強(qiáng),具有一定的學(xué)術(shù)交流價值。

雜志簡介:

南京郵電大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版雙月刊知識豐富,內(nèi)容廣泛,貼近大眾,自1960年創(chuàng)刊以來廣受好評,注重視角的宏觀性、全局性和指導(dǎo)性,在業(yè)界形成了一定影響和良好口碑。

南京郵電大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版主打欄目有“通信與電子”、“計算機(jī)與自動控制”、“信息材料與光電器件”,主要刊登能及時反映代表學(xué)科前沿、學(xué)術(shù)上有特色的通信與信息系統(tǒng)、信號與信息處理、電磁場與微波技術(shù)、通信系統(tǒng)與通信網(wǎng)、圖像通信與多媒體通信、移動通信與光波通信、計算機(jī)軟件與理論、計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、信息安全與信息網(wǎng)絡(luò)、控制理論與控制工程、模式識別與智能系統(tǒng)、有機(jī)光電子學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)等學(xué)科或?qū)I(yè)的學(xué)術(shù)論文、研究報告及綜述等。讀者對象主要是從事上述學(xué)科或?qū)I(yè)的教學(xué)科研人員、研究生及工程技術(shù)人員。

南京郵電大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版歷史收錄

統(tǒng)計數(shù)據(jù)

被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計數(shù)據(jù)

雜志被引次數(shù)

雜志發(fā)文量

年度被引次數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

本刊文章見刊的年份

2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

在2012年的被引次數(shù)

2 47 88 98 26 27 24 22 9 9

被本刊自己引用的次數(shù)

0 2 4 2 1 0 0 1 0 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0052 0.1279 0.3577 0.6136 0.6815 0.752 0.8146 0.8721 0.8956 0.9191

本刊文章見刊的年份

2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

在2013年的被引次數(shù)

1 26 57 85 92 15 11 12 12 4

被本刊自己引用的次數(shù)

0 2 4 2 0 1 2 0 0 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0028 0.0761 0.2366 0.4761 0.7352 0.7775 0.8085 0.8423 0.8761 0.8873

本刊文章見刊的年份

2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

在2014年的被引次數(shù)

2 30 46 50 92 101 12 21 18 14

被本刊自己引用的次數(shù)

0 3 2 3 4 2 1 0 0 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0046 0.0742 0.181 0.297 0.5104 0.7448 0.7726 0.8213 0.8631 0.8956

本刊文章見刊的年份

2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

在2015年的被引次數(shù)

11 45 62 50 60 85 82 12 16 8

被本刊自己引用的次數(shù)

1 5 9 3 2 2 3 2 0 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0229 0.1164 0.2453 0.3493 0.474 0.6507 0.8212 0.8462 0.8794 0.896

本刊文章見刊的年份

2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

在2016年的被引次數(shù)

9 77 41 53 41 60 66 49 9 12

被本刊自己引用的次數(shù)

1 9 3 5 2 0 0 0 1 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0194 0.1853 0.2737 0.3879 0.4763 0.6056 0.7478 0.8534 0.8728 0.8987

本刊文章見刊的年份

2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

在2017年的被引次數(shù)

4 60 103 58 61 39 51 54 45 9

被本刊自己引用的次數(shù)

0 4 5 1 1 0 0 1 0 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0073 0.1162 0.3031 0.4083 0.5191 0.5898 0.6824 0.7804 0.8621 0.8784

本刊文章見刊的年份

2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

在2018年的被引次數(shù)

10 60 94 79 49 34 25 36 54 35

被本刊自己引用的次數(shù)

1 0 4 3 0 1 0 0 0 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0191 0.1338 0.3136 0.4646 0.5583 0.6233 0.6711 0.74 0.8432 0.9101

本刊文章見刊的年份

2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

在2019年的被引次數(shù)

16 80 68 89 66 36 24 17 29 33

被本刊自己引用的次數(shù)

2 4 3 2 1 0 0 0 0 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0302 0.1815 0.31 0.4783 0.603 0.6711 0.7164 0.7486 0.8034 0.8658

本刊文章見刊的年份

2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

在2020年的被引次數(shù)

16 154 107 96 62 49 14 20 19 17

被本刊自己引用的次數(shù)

0 5 3 4 0 0 1 0 1 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.025 0.2652 0.4321 0.5819 0.6786 0.7551 0.7769 0.8081 0.8378 0.8643

本刊文章見刊的年份

2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012

在2021年的被引次數(shù)

33 101 179 115 65 42 51 12 9 13

被本刊自己引用的次數(shù)

11 24 22 10 7 2 2 2 0 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0474 0.1925 0.4497 0.6149 0.7083 0.7687 0.842 0.8592 0.8721 0.8908

本刊文章見刊的年份

2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013

在2022年的被引次數(shù)

19 101 151 165 78 47 36 39 7 15

被本刊自己引用的次數(shù)

8 40 34 23 7 3 4 3 0 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0262 0.1655 0.3738 0.6014 0.709 0.7738 0.8234 0.8772 0.8869 0.9076

文章摘錄

超高速模式下隨機(jī)接入前導(dǎo)檢測算法

上行非正交多址系統(tǒng)用戶配對和功率分配方案研究

基于底噪擬合的Ku頻段衛(wèi)星頻譜信號檢測方法

基于前置解擴(kuò)的短波3G-ALE信號解調(diào)性能研究

軟體機(jī)器人驅(qū)動、建模與應(yīng)用研究綜述

基于半樸素貝葉斯分類器的車載容遲網(wǎng)路由算法

基于NE-VASVM的JavaScript惡意代碼檢測系統(tǒng)

一種基于聚類約簡決策樹的改進(jìn)隨機(jī)森林算法

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  • 出版地區(qū):江蘇

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