声纳信号目标识别数据集SonarSignalsTargetRecognition-souravsurendren
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳信号, 目标识别, 数据分类, 机器学习, 信号处理, 模式识别, 数据分析, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自声纳传感器收集的声纳信号数据，记录了不同物体在声纳信号下的回波特征，用于训练和评估目标识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据采集环境未明确，但可推断为水下环境。
数据维度：数据集包含60个特征，代表了声纳信号的各种频率分量，最后一列为类别标签，标识目标是岩石（R）还是金属圆柱体（M）。
数据格式：CSV格式，文件名为“sonar data.csv”，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，特征为声纳信号的频域信息。
该数据集适合用于声纳信号处理、目标分类和机器学习算法的训练与测试。
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、目标识别、模式识别等领域的学术研究，如新型分类算法的探索、特征工程研究等。
行业应用：为水下探测、军事侦察、海洋工程等行业提供数据支持，特别是在水下目标检测与分类、水下环境监测等应用方面。
决策支持：支持相关领域的技术开发与应用，如水下无人系统（如AUV）的自主导航和目标识别。
教育和培训：作为机器学习、信号处理、模式识别等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解目标识别原理。
此数据集特别适合用于探索声纳信号的特征与目标类别之间的关系，帮助用户构建和优化目标识别模型，提升水下探测的准确性和效率。
