声纳信号目标识别数据集SonarSignalsTargetRecognition-nikitagv
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳信号, 目标识别, 深度学习, 数据分类, 信号处理, 海洋探测, 机器学习, 数据分析
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：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，推测为海洋环境下的声纳探测数据。
数据维度：数据集包含60个特征，这些特征代表了不同频率下的声纳信号强度，以及一个类别标签（R）。
数据格式：CSV格式，文件名为“Copy of sonar datacsv”，便于进行数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源为声纳探测系统，已进行预处理，提取了相关的信号特征。
该数据集适合用于声纳信号分析、目标识别研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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、以及深度学习模型在海洋探测领域的应用研究。
行业应用：为海洋工程、水下探测、军事领域的水下目标识别系统提供数据支持，如水下无人潜航器（UUV）的目标检测。
决策支持：支持水下安全领域的决策制定，例如水下威胁评估、港口安全等。
教育和培训：作为信号处理、机器学习、人工智能等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解声纳信号处理和目标识别的原理。
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，构建和优化水下目标识别模型，提高识别准确率。
