声纳信号水下物体识别数据集SonarSignalsUnderwaterObjectRecognition-abdelrahman5mohamed
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳, 信号处理, 目标识别, 数据分类, 机器学习, 深度学习, 模式识别, 海洋探测
数据概述：
该数据集包含来自声纳设备采集的信号数据，用于识别水下物体的类型，如岩石（Rock）或金属圆柱体（Mine）。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：数据来源于特定水域环境下的声纳探测实验。
数据维度：数据集包含60个数值特征，代表了声纳信号在不同频率下的强度，以及一个表示物体类型的标签（R代表岩石，M代表金属圆柱体）。
数据格式：CSV格式，文件名为"Copy of sonar data.csv"，每行代表一个声纳信号样本，列为声纳信号的特征值和目标类型标签。
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，以方便进行分类任务。
该数据集适合用于水下目标识别、声纳信号处理和机器学习算法的训练与评估。
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、机器学习算法研究等领域，例如探索不同的分类模型在声纳信号识别上的性能。
行业应用：为海洋探测、水下机器人、军事侦察等行业提供数据支持，用于开发水下目标识别系统。
决策支持：支持水下环境中的目标探测与识别，辅助决策制定。
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素材，帮助学生和研究人员理解和实践模式识别技术。
此数据集特别适合用于探索声纳信号特征与水下物体类型之间的关系，帮助用户构建水下目标识别模型，实现对不同水下物体的有效区分。
