声纳信号识别数据集SonarSignalRecognition-mdrahatzaman
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳, 信号处理, 模式识别, 二分类, 机器学习, 数据分析, 深度学习, 目标检测
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：数据来源未明确标注具体地理位置，但推测为海洋环境下的声纳探测场景。
数据维度：数据集包含60个特征，代表声纳信号的频率和强度等信息，以及一个类别标签（R或M），用于指示目标是岩石（R）还是金属圆柱体（M）。
数据格式：CSV格式，文件名为sonar.csv，每一行代表一个声纳信号样本，前60列为数值型特征，最后一列为类别标签。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，是公开的数据集，已被广泛用于机器学习模型的训练和测试。
该数据集适合用于声纳信号处理、水下目标识别和二分类问题的研究。
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、模式识别和机器学习领域的学术研究，如声纳信号特征提取、分类算法比较等。
行业应用：可为水下探测、军事侦察、海洋工程等领域提供数据支持，例如用于开发水下目标检测系统。
决策支持：支持水下目标识别系统的性能评估和优化，为相关领域的决策提供数据支撑。
教育和培训：作为机器学习、模式识别等课程的实训材料，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索声纳信号的特征与目标类型的关联，帮助用户构建和评估目标分类模型，提升水下目标识别的准确性和效率。
