统一法令

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统一法令

SPS统一EDIC用于SPS事务和两个旗舰会议:ICASSP和ICIP。每个SPS技术委员会指令列表均源自此列表。要查看技术委员会的特定EDICS列表,请在个人网站上查看技术委员会的网站TC的网页.类似地,以下交易的“急救”也来源于此列表:

一级法令IEEE多媒体期刊IEEE信息取证和安全事务包括在统一的法令清单中。

统一法令的更新将按以下方式处理:

  1. 总编辑(EIC)或技术委员会(TC)主席均可提出修改、添加或删除法令的请求。
  2. 主任工程师将联系副总裁出版物,如果是技术委员会主席,他们将联系副总裁技术指导,相应的副总裁将与相应的(最相关的)主任工程师或技术委员会主席联系,从而与相应的副总裁合作。如果需要,可能会涉及多个主任工程师或技术委员会主席。
  3. 一旦主任工程师和技术委员会主席做出决定,他们将建议的变更发送给副总裁出版物和副总裁技术指导,由副总裁共同将请求的变更提交执行委员会批准。
  4. 执行委员会将最终批准该法令。

名称 描述
ASP 自适应信号处理
ASP-AFAD 自适应滤波器的分析与设计
ASP-APPL 自适应滤波器的应用
ASP-FAST 自适应滤波的快速算法
ASP-FREQ 频域和子带自适应滤波
生物 生物医学信号处理
BIO-BCI 脑/人机界面
生物信息 生物信息学
BIO-PHY 生理信号处理(ECG, EEG, EMG)
生物神经元 神经信号(中枢和外周神经系统)
BIO-BI 生物成像
BIO-BIA 生物图像分析
BIO-MIA 医学图像分析
数字化信息系统 信号处理系统的设计与实现
研究 算法与体系结构协同优化
DIS-PROG 用于DSP算法的可编程硬件(如FPGA, SoC, ASIC等)
DIS-LPWR 低功耗信号处理技术和结构
DIS-MLTC 多核处理器上的信号处理
迪斯泉 量化
DIS-SOCP 用于信号处理的片上系统结构
DIS-EMSA 设计和实现新兴的信号处理系统和应用
SMDSP 采样、多速率信号处理和数字信号处理
SMDSP-ALGO 算法分析
SMDSP-APPL 数字和多速率信号处理的应用
SMDSP-ASAL 自适应传感算法
SMDSP-BANK 滤波器组设计与理论
SMDSP-CPSL 压缩和非均匀采样
SMDSP-FAST 数字信号处理的快速算法
SMDSP-MULT 多速率处理和多分辨率方法
SMDSP-QUAN 量子化效应
SMDSP-RECO 用于信号滤波、恢复、增强和重建的算法
SMDSP-SAMP 采样、外推和插值
SMDSP-SAP Sparsity-aware处理
SMDSP-TFSR 时频分析与信号表示
SMDSP-TRSF 用于信号处理的变换
MDS 多维信号处理
MDS-ALGO 算法与多维变换
MDS-APPL 多维信号处理的应用
MDS-FILT 过滤
MDS-SMOD 信号与系统建模与辨识
MDS-SPEC 谱估计
高钙 机器学习
MLR-APPL 机器学习的应用
MLR-COGP 认知信息处理
MLR-DEEP 深度学习技术
MLR-DFED 分布式/联合学习
MLR-DICT 字典学习
MLR-GKM 图形和内核方法
MLR-ICA 独立分量分析
MLR-INFO 信息理论学习
MLR-LEAR 学习理论与算法
MLR-LMM 从多模态数据中学习
MLR-MLON 无线网络上的机器学习
MLR-MFC 矩阵分解/完成
MLR-MUSAP 在音乐和音频处理中的应用
MLR-PERF 性能界限
MLR-PRCL 模式识别与分类
MLR-REI 强化学习
MLR-SBML 子空间与流形学习
MLR-SLER 顺序学习;顺序决策方法
MLR-SSEP 源分离
MLR-SSUP 自监督和半监督学习
MLR-TNSR 基于张量的信号处理
MLR-TRL 迁移学习
上港集团 图上的信号和信息处理
SIPG-ADLE 图上的自适应与学习
SIPG-APP 应用
SIPG-DIS 图形数据的分布式处理
SIPG-GCN 图卷积神经网络
SIPG-GTOP 图学习与网络拓扑推理
西普格兰酒店 信号处理中的图形分析
SIPG-IDP 信息传播
SIPG-INFO 信息论研究
SIPG-LRNM 图的学习模型与方法
SIPG-MEND 网络动态的建模与估计
SIPG-MNE 网络演化模型
SIPG-REP 变换,滤波,表示
SIPG-SAMP 采样、插值、去噪和重建
SIPG-SPGT 谱图论与代数拓扑算法
SIPG-SPRS 网络和图形的稀疏信号处理方法
SIPG-STOC 图上的随机过程
选择 信号处理的优化方法
OPT-CVXR SP的凸优化与松弛
选择性掺杂 SP的分布式优化
OPT-GMTH SP的博弈论
OPT-INTP SP的整数规划技术
OPT-NCVX SP的非凸方法
选择性稀疏 SP的稀疏优化技术
其他 其他领域及应用
OTH-BGDT 大数据
OTH-CC 群组计算
OTH-CPSY 网络物理系统
OTH-EDU 教育
OTH-EMRG 新兴的话题
奥瑟芬 金融工程
OTH-GSSP 绿色和可持续的信号处理
OTH-IOT 物联网
OTH-NDTE 无损检测与评价
奥瑟泉 量子信号处理
RAS 雷达和声纳信号处理
RAS-CARD 认知/全自适应雷达处理
RAS-CDSN 代码设计:相关特性、模糊函数
RAS-CLBR 校准
RAS-DMMP 分布式和MIMO雷达/声纳处理
RAS-DTCL 目标检测、分类
RAS-IMFR 雷达图像形成与重建
RAS-INFT 雷达和声纳的信息论进展
RAS-LCLZ 源定位
RAS-MIMO MIMO雷达及其波形设计
RAS-PMBD 绩效指标和界限
RAS-PRSP 无源雷达信号处理
RAS-RSMG 资源管理问题
拉斯萨里 合成孔径雷达/声纳与成像
RAS-SONR 声纳与水下信号处理
RAS-TRCK 目标跟踪
RAS-WVFM 波形捷变雷达(分集与设计)
山姆 传感器阵列和多通道处理
SAM-APPL 传感器阵列多通道处理的应用
SAM-BEAM 波束形成
SAM-CALB 阵列校准
SAM-CSSM 压缩感知与稀疏建模
山姆·多埃 到达方向估计
SAM-GSSP 地球物理与地震信号处理
SAM-IMGA 反演方法与阵列数据成像
SAM-LRNM 多传感器系统的学习模型和方法
山姆·麦基 多通道处理、识别和建模
SAM-MAPR 麦克风阵列处理
SAM-NWAV 无波阵列处理
SAM-PERF 性能分析与界
SAM-SDET 源检测与分离
SAM-SENS 多传感器遥感
SAM-STAP 时空自适应方法
SAM-TNSR 基于张量的多传感器信号处理
萨姆-穆肯 多用户协作网络
SAM-CAMS 多传感器系统的计算进展
程控 通信信号处理
SPC-APPL 涉及通信信号处理的应用
SPC-CDSS CDMA和扩频通信
程控成龙 信道特性,建模,估计和均衡
SPC-CMPR 信号表示、编码和压缩
SPC-COMP 前端部件的补偿和校准
SPC-CROP 跨层优化
SPC-DETC 检测、估计和解调
SPC-DMIMO 分布式多输入多输出
SPC-DSLP 数字用户环路与电力线通信
SPC-EAC 能源感知通信
SPC-INFO 信息论研究
SPC-INTF 干扰管理技术
SPC-MEPB 调制、编码、预编码和波束形成
SPC-ML 用于通信的机器学习
SPC-MIMO 多输入多输出通信系统
SPC-MMIMO 大规模MIMO通信系统
SPC-MMTH 毫米波和太赫兹通信
SPC-MULT 多载波、OFDM和DMT通信
SPC-NTC 非地面通信的信号处理
SPC-OPTWC 光无线通信
SPC-PERF 性能分析与界
SPC-PHYS 物理层安全
SPC-RSRC 调度和资源管理
SPC-SPCR 认知无线电的信号处理
SPC-SPARCO 稀疏SP通信技术
程控同步 捕获、同步和跟踪
SPC-UWBC 超宽带通信
SPEP 能源和电力系统的信号处理
SPC-DETC 电网故障检测与估计
SPC-DP 能源系统中的分布式处理和协议
SPC-DP 能源系统中的分布式处理和协议
SPC-F 需求、可再生能源发电和价格预测
SPC-M 用于市场运作的信号和信息处理
SPC-PS 智能电网中的隐私与安全
SSP 统计信号处理
SSP-APPL 统计信号处理技术的应用
SSP-BSP 贝叶斯信号处理
SSP-CLAS 分类方法
SSP-CYCS 循环平稳信号分析
SSP-DECO 反褶积
SSP-DETC 检测
SSP-FILT 过滤
SSP-HIER 层次模型与树结构信号处理
SSP-HOSM 高阶统计方法
SSP-IDEN 系统识别
SSP-NGAU 非高斯信号与噪声
SSP-NPAR 非参数方法
SSP-NSSP 非平稳统计信号处理
SSP-PARE 参数估计
SSP-PERF 性能分析与界
SSP-RSP 稳健信号处理
SSP-REST 信号恢复
SSP-SNMD 信号和噪声建模
SSP-SPEC 谱分析与谱估计
SSP-SPRS 结构化低维模型的SP方法
SSP-SSAN 统计信号分析
SSP-SYSM 系统建模
SSP-TRAC 跟踪算法
停止 人类语言技术
HLT-LANG 语言模型
HLT-MTSW 口语和书面语的机器翻译
HLT-UNDE 口语理解和计算语义
HLT-DIAL 话语与对话
HLT-SDTM 语音文档检索和文本挖掘
HLT-STPA 分割、标记和解析
HLT-LACL 语言习得与学习
HLT-MLMD 机器学习方法
HLT-LRES 语言资源与系统
HLT-MMPL 语言的多模态处理
SPE 语音处理
SPE-SPRD 言语产出
SPE-SPER 言语知觉与心理声学
SPE-ANLS 语音分析
SPE-SYNT 语音合成与生成
SPE-CODI 语音编码
SPE-ENHA 语音增强与分离
SPE-RECO 用于自动语音识别的声学建模
SPE-ROBU 强大的语音识别
SPE-ADAP 语音适应/标准化
SPE-GASR 语音识别中的一般问题
分布式语音识别—客户端/服务器方法替代统计/机器学习方法(例如,无hmm);词识别;从声学中提取元数据(如情感、说话人、口音);ASR的新算法、计算策略、数据结构多模态(如视听)语音识别;语料库、注释和其他资源;ASR中的算法逼近方法;结构化分类方法;词汇建模与访问; resource constrained speech recognition.
SPE-MULT 多语言识别与识别
SPE-LVCR 大词汇量连续识别/搜索
SPE-SPKR 说话人识别与表征
SPE-VAD 语音活动检测与端点指向
澳元 音频和声学信号处理
澳大利亚航空公司 言语产出
AUD-CLAS 声学场景和事件的检测和分类
AUD-AMHI 听觉建模与听觉仪器
AUD-ASAP 声传感器阵列处理
AUD-NEFR 有源噪声控制、回波抑制和反馈抑制
AUD-SIRR 系统辨识与混响抑制
AUD-SEP 音频和语音源分离
奥德森 信号增强与恢复
AUD-QIM 质量和可理解性度量
AUD-SARR 空间录音和复制
AUD-AMCT 音频和语音建模,编码和传输
AUD-MSP 音乐信号分析、处理与合成
奥德米尔 音乐信息检索与音乐语言处理
AUD-AUMM 用于多媒体和音频处理系统的音频
AUD-BIO 生物声学与医学声学
澳元秒 音频安全
阿德尔 网络上的自适应、检测、估计和学习
ADEL-DDE 分布式检测与估计
阿德尔丹 网络分布式适应
ADEL-DLN 网络分布式学习
ADEL-DTT 分布式目标跟踪
ADEL-BLSP 贝叶斯学习;贝叶斯信号处理
ADEL-SLN 网络上的顺序学习
ADEL-DMN 网络决策
ADEL-DDL 分布式字典学习
ADEL-DGTS 分布对策论策略
阿德尔-迪普 分布式信息处理
ADEL-GKM 图形和内核方法
ADEL-CNS 网络系统共识
阿德尔-昂斯 网络系统优化
中枢神经系统 通信、网络和传感
CNS-DMS 分布式监测与传感
CNS-SPDCN 分布式通信和网络的信号处理
CNS-SPCN 协作网络中的信号处理
CNS-SPNS 网络安全中的信号处理
CNS-NSPRA 最优网络信号处理与资源分配
CNS-SQP 调度和排队协议
CNS-CCMCT 协同多小区技术
CNS-DSCD 分布式源和信道解码
中枢神经系统多动症 专用的无线网络
CNS-APPL 传感器网络的应用
CNS-ENGY 节能传感器网络算法
CNS-LOCL 传感器网络中的源定位
CNS-LLC 低延迟通信
CNS-PHYL 物理层问题
CNS-FUSE 多传感器数据融合
CNS-CLRD 跨层设计
CNS-RSMG 资源管理问题
CNS-SQUE 调度和排队协议
中枢神经系统SYLO 系统级优化
建模与分析
MA-PBM 方法的性能和界
MA-RV 鲁棒性和脆弱性
MA-NMI 网络建模与识别
MA-SNIPS 网络化信息处理系统的仿真
MA-SL 社会学习
MA-BNSP 仿生网络信号处理
MA-EDP 流行病和人口扩散
伊玛 图像和媒体应用
IMA-IVPN 网络上的图像和视频处理
IMA-MCCC 媒体云计算与通信
IMA-MST 多媒体流和传输
IMA-SMCN 社交媒体计算和网络
IMA-SPCPS 网络物理系统的信号处理
IMA-WMM 无线/移动多媒体
SMR 图像和视频传感、建模和表示
SMR-SEN 图像和视频传感与采集
SMR-SMD 基于统计模型的方法
SMR-STM 基于结构模型的方法
SMR-REP 图像和视频表示
SMR-HPM 图像和视频的感知和质量模型
技术委员会 图像和视频处理技术
TEC-FIL 图像和视频的线性和非线性滤波
TEC-PDE 基于偏微分方程的图像和视频处理
TEC-MRS 图像和视频的多分辨率处理
TEC-RST 修复和增强
TEC-ISR 插值、超分辨率和镶嵌
TEC-FOR 形成与重建
TEC-BIP 生物医学和生物图像处理
TEC-MLI 用于图像处理的机器学习
组件对象模型 图像和视频通信
COM-LOC 图像和视频的有损编码
COM-LLC 图像和视频的无损编码
COM-ERC 图像和视频系统的差错恢复和信道编码
COM-NET 图像和视频网络
COM-WSE 用于水印和安全的图像和视频处理
COM-MMC 图像与视频多媒体通信
伊莱 电子成像
ELI-SDP 图像扫描和捕获
ELI-COL 彩色和多光谱成像
ELI-PRT 印刷和半色调
ELI-DOC 扫描文档分析、处理和编码
ELI-STE 立体和多视图处理与显示
ELI-HDW 图像和视频处理的硬件和软件系统
ELI-PCP 点云处理
ELI-AVR 图像和视频处理增强和虚拟现实
人工鱼 图像和视频分析、合成和检索
ARS-IVA 图像和视频中层分析
ARS-IIU 图像和视频解读与理解
ARS-BIM 图像和视频生物特征分析
ARS-SRE 图像与视频存储与检索
ARS-SRV 图像和视频的合成、渲染和可视化
三维 图像&三维图像和视频处理
3 d-lfi 光场图像处理与压缩
三维视频 三维图像和视频分析和压缩
IMT 计算成像方法和模型
IMT-CIS 编码的图像传感
IMT-CST 压缩传感
IMT-SIM 统计图像模型
IMT-SLM 稀疏和低秩模型
IMT-GIM 图形图像模型
IMT-LBM 基于学习的模型
IMT-PIM 感知图像模型
到岸价 计算图像形成
CIF-SBR 基于稀疏性的重建
CIF-SBI 基于统计的反演
CIF-MIF 多图像和传感器融合
CIF-OBI 基于优化的反演方法
CIF-MLI 基于机器学习的计算图像形成
到岸价内部收益率 图像重建与恢复
顺式 计算成像系统
顺式-MI 医学成像:图像形成、重建、恢复
顺式-CPH 计算摄影
CIS-MIS 移动成像
CIS-PIS 普适成像
顺式肝癌 以人为中心的计算
顺式MCI 显微成像
CIS-SSI 光谱传感
CIS-TIM 层析成像
CIS-MRI 磁共振成像
CIS-AIM 声学成像:计算声学和超声成像
顺环 雷达成像
CIS-NCI 新型计算成像系统
顺式NLC 非线性计算成像系统
高速钢 计算成像硬件和软件
HSS-HPC 高性能嵌入式计算系统
HSS-BDC 大数据计算成像:高性能计算
高速钢硬盘 集成硬件/数字设计
HSS-NSS 非传统的传感器系统
IFS 信息取证与安全
IFS-ADP 匿名化和数据隐私
IFS-APC 应用密码学
IFS-BIO 生物特征
IFS-CIT 通信与信息理论安全
IFS-CYB 网络安全
IFS-MMF 多媒体取证
IFS-HWS 硬件安全
IFS-MMH 多媒体内容散列
IFS-NET 网络安全
IFS-SUR 监测
IFS-USH
可用性和人为因素
IFS-WAT 水印和数据隐藏
取证与安全相关应用
SPMA 多媒体应用中的信号处理
SPMA-ASLAS 音频/语音/语言分析与合成
SPMA-CCMT 压缩、编码、媒体转换和转码
SPMA-IVGAS 图像/视频/图形分析和合成
SPMA-SYNA 合成和自然音频/视频的集成
SPMA-3DA 三维音频信号处理
SPMA-3DV 三维视频信号处理
TCSI 技术组件和系统集成
HCM 以人为中心的多媒体
HCM-MHMI MHMI多模态人机界面和交互
HCM-MPIM MPIM多模态感知、集成和多传感器融合
主客观质量评估,用户体验
多媒体环境
ME-AVEW 视听触觉环境和工作空间
ME-MTAC 多模式远程呈现和协作
ME-VAAR 虚拟现实和增强现实
MDF 多媒体数据库和文件系统
MDFS-BIGM BIGM多媒体大数据支持
MDFS-KNOW 多媒体数据库的知识和语义建模
MDFS-SEAR 多媒体检索
多媒体应用
斯坦 多媒体标准及相关问题
m cn 多媒体通讯及联网
MCN-MCCC 媒体云计算与通信
MCN-MSTRC 多媒体流、传输、错误恢复和隐藏
MCN-SCNC 分布式/协作网络和通信
MCN-WMMM WMMM无线和移动多媒体
EAM 多媒体的新兴领域
EAM-DLMA 多媒体分析的深度学习
EAM-MCCC 多媒体处理的深度学习
EAM-MCCC 媒体云计算与通信

推特上的SPS

  • 空间网络研讨会系列将于11月16日(星期二)继续,届时温碧涵教授将介绍“分而治之:Dee…https://t.co/sii9OXGmWt
  • DEADLINE EXTENDED: IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing is receiving papers for a Special Issue…https://t.co/kPemaUGhjv
  • 《IEEE量子工程交易》正在寻找下一任主编,从2022年1月开始!Intere…https://t.co/eKCgQQa9wJ
  • 11月10日星期三,本杰明·B·利克斯博士将继续进行“大脑空间倡议”系列讲座,届时“数据…https://t.co/EauapKJOFe
  • 11月5日,星期五,Psyche Loui博士将继续举办“大脑空间倡议”系列讲座,届时他将介绍“使用启发…https://t.co/1IFa65x0mM

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