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仪器仪表和测量的IEEE Transactions

英文名称:Ieee Transactions On Instrumentation And Measurement   国际简称:IEEE T INSTRUM MEAS
《Ieee Transactions On Instrumentation And Measurement》杂志由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.出版社出版,本刊创刊于1952年,发行周期Bimonthly,每期杂志都汇聚了全球工程技术领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了工程技术的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为工程技术-ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
工程技术
大类学科
0018-9456
ISSN
1557-9662
E-ISSN
预计审稿速度: 约6.8个月
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

仪器仪表和测量的IEEE Transactions杂志简介

出版商:Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Bimonthly
出版年份:1952
中文名称:仪器仪表和测量的IEEE Transactions

仪器仪表和测量的IEEE Transactions(国际简称IEEE T INSTRUM MEAS,英文名称Ieee Transactions On Instrumentation And Measurement)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1952年创刊以来,始终站在工程技术研究的前沿。该期刊致力于发表在工程技术领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为工程技术事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自CHINA MAINLAND、Italy、USA、India、England、Canada、GERMANY (FED REP GER)、Spain、South Korea、Brazil等国家和地区的研究者在《Ieee Transactions On Instrumentation And Measurement》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章328篇、2015年:发表文章380篇、2016年:发表文章285篇、2017年:发表文章361篇、2018年:发表文章282篇、2019年:发表文章514篇、2020年:发表文章948篇、2021年:发表文章1714篇、2022年:发表文章1781篇、2023年:发表文章2247篇。这些数据反映了期刊在全球工程技术领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Ieee Transactions On Instrumentation And Measurement》将继续致力于推动工程技术领域的知识传播和科学进步,为全球工程技术问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:5.6
  • 文章自引率:0.2321...
  • Gold OA文章占比:6.42%
  • CiteScore:9
  • 年发文量:2247
  • 开源占比:0.0774
  • SJR指数:1.536
  • H-index:100
  • SNIP指数:1.741
  • 出版国人文章占比:0.31

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 53 / 352

85.1%

学科:INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION SCIE Q1 9 / 76

88.8%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 52 / 354

85.45%

学科:INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION SCIE Q1 7 / 76

91.45%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
工程技术 2区
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION 仪器仪表
2区 2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
9 1.536 1.741
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Physics and Astronomy 小类:Instrumentation Q1 13 / 141

91%

大类:Physics and Astronomy 小类:Electrical and Electronic Engineering Q1 114 / 797

85%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 IEEE T INSTRUM MEAS 2095
2 IEEE SENS J 265
3 IEEE T IND ELECTRON 205
4 MEAS SCI TECHNOL 203
5 SENSORS-BASEL 177
6 IEEE T MICROW THEORY 174
7 METROLOGIA 167
8 IEEE T POWER DELIVER 162
9 MEASUREMENT 151
10 MECH SYST SIGNAL PR 132
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE T INSTRUM MEAS 2095
2 IEEE ACCESS 940
3 SENSORS-BASEL 761
4 IEEE SENS J 555
5 MEASUREMENT 390
6 ENERGIES 245
7 APPL SCI-BASEL 194
8 ELECTRONICS-SWITZ 169
9 IEEE T IND ELECTRON 149
10 MEAS SCI TECHNOL 149

高引用文章

  • Automatic Defect Detection of Fasteners on the Catenary Support Device Using Deep Convolutional Neural Network引用次数:54
  • Intelligent Bearing Fault Diagnosis Method Combining Compressed Data Acquisition and Deep Learning引用次数:53
  • Medical Image Fusion With Parameter-Adaptive Pulse Coupled Neural Network in Nonsubsampled Shearlet Transform Domain引用次数:43
  • Monitoring of Large-Area IoT Sensors Using a LoRa Wireless Mesh Network System: Design and Evaluation引用次数:40
  • Vibration-Based Intelligent Fault Diagnosis for Roller Bearings in Low-Speed Rotating Machinery引用次数:34
  • Deep Architecture for High-Speed Railway Insulator Surface Defect Detection: Denoising Autoencoder With Multitask Learning引用次数:26
  • Highly Sensitive SPR Biosensor Based on Graphene Oxide and Staphylococcal Protein A Co-Modified TFBG for Human IgG Detection引用次数:26
  • RideNN: A New Rider Optimization Algorithm-Based Neural Network for Fault Diagnosis in Analog Circuits引用次数:25
  • An Unsupervised-Learning-Based Approach for Automated Defect Inspection on Textured Surfaces引用次数:21
  • A CNN-Based Defect Inspection Method for Catenary Split Pins in High-Speed Railway引用次数:20
若用户需要出版服务,请联系出版商:IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141。