声纳信号水下目标识别数据集SonarSignalUnderwaterTargetRecognitionDataset-vincentpereira
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳信号, 水下目标识别, 目标分类, 机器学习, 数据集, 信号处理, 模式识别, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自声纳系统收集的水下目标回波信号数据，用于训练和评估水下目标识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表典型水下环境下的声纳探测场景。
数据维度：数据集包含60个特征，代表了声纳信号的频率、强度等多种参数，以及一个目标类别标签（'R'表示岩石，'M'表示金属）。
数据格式：CSV格式，文件名为Sonar_Dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据集来源于声纳信号处理领域，被广泛应用于水下目标识别的研究。
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、水下目标识别、机器学习和模式识别等领域的学术研究，如目标分类算法的比较、新型特征提取方法的探索等。
行业应用：可以为水下探测、水下安全、海洋工程等行业提供数据支持，尤其在水下无人系统（UUV）的自主导航和目标识别方面具有应用价值。
决策支持：支持水下探测系统中的目标识别和分类决策，提升探测效率和准确性。
教育和培训：作为信号处理、机器学习和人工智能课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索声纳信号的特征与水下目标类别之间的关系，帮助用户构建和优化水下目标识别模型，实现对水下目标的精准分类。
