声纳信号识别数据集SonarSignalRecognitionDataset-priyankadarshanam
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳信号, 水下目标, 目标识别, 信号处理, 机器学习, 数据分类, 深度学习, 声学
数据概述：
该数据集包含来自声纳探测器收集的信号数据，用于区分水下目标（如岩石和金属圆柱体）。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：数据来源未明确，但通常用于水下环境目标识别。
数据维度：数据集包含60个特征，代表了声纳信号在不同频率下的能量值，以及一个用于指示目标的类别标签（R代表岩石，M代表金属）。
数据格式：CSV格式，文件名为sonar_dataset.csv，每一行代表一个声纳信号样本，前60列为信号的特征值，最后一列为目标类别。
来源信息：该数据集常用于声纳信号处理和水下目标识别的学术研究和算法测试。
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、水下目标识别、声学研究等领域的学术研究，例如声纳信号的特征提取、分类算法的性能评估等。
行业应用：可为水下探测、水下机器人（AUV）等领域提供数据支持，用于开发和优化水下目标识别系统。
决策支持：支持海洋环境监测、水下安全等领域的决策制定。
教育和培训：作为信号处理、机器学习、人工智能等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用相关算法。
此数据集特别适合用于探索声纳信号的特性，训练和评估用于水下目标识别的机器学习模型，例如支持向量机（SVM）、神经网络等，从而提高目标识别的准确性和效率。
