声纳信号识别数据集SonarSignalRecognitionDataset-shakilnab
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳信号, 目标识别, 机器学习, 数据分类, 信号处理, 深度学习, 水下目标, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自声纳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：数据来源未具体说明，但通常这类数据集代表了通用的水下目标识别场景。
数据维度：数据集包含60个数值特征，代表声纳信号的各种频率分量，以及一个目标类别标签（R代表岩石，M代表金属）。
数据格式：CSV格式，文件名为sonar_datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于声纳信号处理研究，已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于水下目标识别、声纳信号处理、机器学习模型训练和评估。
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：适用于水下目标识别、声纳信号处理、机器学习算法研究等学术研究。
行业应用：可应用于水下探测、军事侦察、海洋工程等领域，用于目标检测和分类。
决策支持：支持水下目标识别系统的开发和优化，辅助决策制定。
教育和培训：作为信号处理、机器学习相关课程的实践材料，用于培养学生对声纳信号处理和机器学习模型的理解。
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，帮助用户构建和评估水下目标识别模型，提升识别准确率。
