光通信信号质量评估数据集OpticalCommunicationSignalQualityAssessment-mahdi13
数据来源：互联网公开数据
标签：光通信, 信号质量, 误码率, 眼图分析, 机器学习, 数据建模, 信号处理, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自光通信系统的信号质量评估数据，记录了不同信噪比（SNR）条件下的信号特征和标签信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于光通信系统仿真或实验，不限定地理范围。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如信噪比（SNR）、均方根误差（RMSEVM）、最大误差（MAXEVM）、眼图幅度（EYEAMP）、眼图信噪比（EYESNR）、眼图延迟（EYEDELAY）、眼图宽度（EYEWIDTH）、能量（ENERGY）、误码率（BPR）、平均特征值（MEANEIGEN）以及标签（LABEL）。
数据格式：CSV格式，文件名为Datacsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于光通信系统仿真或实验，已进行标准化处理。
该数据集适合用于光通信信号质量评估、误码率预测以及机器学习模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于光通信系统、信号处理、机器学习等领域的学术研究，如信号质量评估模型的开发、不同调制格式的性能比较等。
行业应用：可以为光通信设备制造商、网络运营商提供数据支持，特别是在光纤通信链路的性能优化、故障诊断等方面。
决策支持：支持光通信网络规划、系统设计和性能优化，帮助工程师提升网络性能。
教育和培训：作为光通信、信号处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解信号特征与系统性能之间的关系。
此数据集特别适合用于研究不同信噪比条件对光通信信号质量的影响，以及构建基于机器学习的信号质量预测模型，从而优化光通信系统的性能。
