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    南京郵電大學學報·自然科學版雜志

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    影響因子:2.17

    總被引頻次: 531

    南京郵電大學學報·自然科學版雜志 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:

    通信與電子計算機與自動控制院士論壇特約述評

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    南京郵電大學學報·自然科學版雜志簡介預計審稿時間:1-3個月

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    a.作者的真實姓名、工作地址、學術簡歷和聯(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。一級標題應加黑居中。

    d.同一注釋里如需羅列多條同類文獻的,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次序除外)。同一注釋里中外文文獻混合排列的,結尾所使用的句號以最后文獻的語種所對應的格式為準。

    e.來稿要求選題新穎、觀點鮮明、資料準確、說服力強,具有一定的學術交流價值。

    雜志簡介:

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

    南京郵電大學學報·自然科學版主打欄目有“通信與電子”、“計算機與自動控制”、“信息材料與光電器件”,主要刊登能及時反映代表學科前沿、學術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、通信系統(tǒng)與通信網、圖像通信與多媒體通信、移動通信與光波通信、計算機軟件與理論、計算機應用技術、信息安全與信息網絡、控制理論與控制工程、模式識別與智能系統(tǒng)、有機光電子學、物聯(lián)網等學科或專業(yè)的學術論文、研究報告及綜述等。讀者對象主要是從事上述學科或專業(yè)的教學科研人員、研究生及工程技術人員。

    南京郵電大學學報·自然科學版歷史收錄

    統(tǒng)計數據

    被引次數和發(fā)文量統(tǒng)計數據

    雜志被引次數

    雜志發(fā)文量

    年度被引次數統(tǒng)計數據

    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

    2 47 88 98 26 27 24 22 9 9

    被本刊自己引用的次數

    0 2 4 2 1 0 0 1 0 1

    被引次數的累積百分比

    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

    1 26 57 85 92 15 11 12 12 4

    被本刊自己引用的次數

    0 2 4 2 0 1 2 0 0 0

    被引次數的累積百分比

    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

    2 30 46 50 92 101 12 21 18 14

    被本刊自己引用的次數

    0 3 2 3 4 2 1 0 0 0

    被引次數的累積百分比

    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

    11 45 62 50 60 85 82 12 16 8

    被本刊自己引用的次數

    1 5 9 3 2 2 3 2 0 0

    被引次數的累積百分比

    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

    9 77 41 53 41 60 66 49 9 12

    被本刊自己引用的次數

    1 9 3 5 2 0 0 0 1 0

    被引次數的累積百分比

    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

    4 60 103 58 61 39 51 54 45 9

    被本刊自己引用的次數

    0 4 5 1 1 0 0 1 0 1

    被引次數的累積百分比

    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

    10 60 94 79 49 34 25 36 54 35

    被本刊自己引用的次數

    1 0 4 3 0 1 0 0 0 0

    被引次數的累積百分比

    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

    16 80 68 89 66 36 24 17 29 33

    被本刊自己引用的次數

    2 4 3 2 1 0 0 0 0 0

    被引次數的累積百分比

    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

    16 154 107 96 62 49 14 20 19 17

    被本刊自己引用的次數

    0 5 3 4 0 0 1 0 1 0

    被引次數的累積百分比

    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

    33 101 179 115 65 42 51 12 9 13

    被本刊自己引用的次數

    11 24 22 10 7 2 2 2 0 2

    被引次數的累積百分比

    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

    19 101 151 165 78 47 36 39 7 15

    被本刊自己引用的次數

    8 40 34 23 7 3 4 3 0 0

    被引次數的累積百分比

    0.0262 0.1655 0.3738 0.6014 0.709 0.7738 0.8234 0.8772 0.8869 0.9076

    文章摘錄

    超高速模式下隨機接入前導檢測算法

    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

    基于前置解擴的短波3G-ALE信號解調性能研究

    軟體機器人驅動、建模與應用研究綜述

    基于半樸素貝葉斯分類器的車載容遲網路由算法

    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隨機森林算法

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