声纳信号识别数据集SonarSignalRecognitionDataset-karangupta982
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, 数据分类, 海洋探测, 机器学习, 深度学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自声纳探测器收集的信号数据，用于区分不同类型的物体。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常与海洋环境下的探测任务相关。
数据维度：数据集中每个样本包含60个数值特征，代表了声纳信号的各种频率分量，以及一个表示目标类型的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为"Sonar data.csv"，每一行代表一个声纳信号样本，前60列为数值特征，最后一列为目标类型的标签（用字母表示）。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于声纳信号处理和目标识别的算法研究。已进行标准化处理。
该数据集适合用于声纳信号处理、目标识别、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、信号特征提取等方向的学术研究，例如，研究新的特征提取方法，改进分类算法的性能。
行业应用：为海洋探测、水下无人系统（UUV）等行业提供数据支持，尤其是在水下目标探测和识别方面。
决策支持：支持海洋环境监测、军事防御等领域的决策制定。
教育和培训：作为信号处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解信号处理流程和机器学习算法的应用。
此数据集特别适合用于探索声纳信号特征与目标类型之间的关系，帮助用户开发和优化水下目标识别系统，提升探测精度和效率。
