声纳信号分类数据集SonarSignalClassificationDataset-pranalishinde
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳信号, 目标识别, 信号处理, 机器学习, 数据分类, 遥感探测, 数据分析, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自声纳探测系统采集的信号数据，用于识别水下目标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态声纳信号样本集。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据用于水下环境的目标探测。
数据维度：数据集由一系列数值组成，每个样本代表一个声纳信号，包含多个特征（00200-00371-00428-00207-00954-00986-01539-01601-03109-02111-01609-01582-02238-00645-00660-02273-03100-02999-05078-04797-05783-05071-04328-05550-06711-06415-07104-08080-06791-03857-01307-02604-05121-07547-08537-08507-06692-06097-04943-02744-00510-02834-02825-04256-02641-01386-01051-01343-00383-00324-00232-00027-00065-00159-00072-00167-00180-00084-00090-00032-R），以及一个表示目标类型的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为 Copy of sonar datacsv，便于数值处理和模型训练。
来源信息：数据来源于声纳信号采集与分析，已进行数值化处理。
该数据集适合用于声纳信号处理、水下目标分类、机器学习模型的构建与评估。
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：适用于声纳信号处理、水下目标识别、机器学习算法评估等领域的研究，如目标分类算法比较、特征提取方法研究等。
行业应用：为水下探测、军事侦察、水下资源勘探等行业提供数据支持，尤其在提高目标识别的准确性和效率方面有重要价值。
决策支持：支持水下安全领域中的风险评估、目标追踪与识别系统的开发。
教育和培训：作为信号处理、模式识别、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解声纳信号分析与处理。
此数据集特别适合用于探索声纳信号特征与目标类别之间的关系，帮助用户构建和优化目标分类模型，提升水下探测的智能化水平。
