信号特征分析数据集SignalFeatureAnalysis-honritesh
数据来源：互联网公开数据
标签：信号处理, 数据分析, 机器学习, 特征工程, 频谱分析, 时序数据, 物理测量, 模式识别
数据概述：
该数据集包含从特定物理实验或传感器中提取的信号特征数据，记录了不同条件下的信号频率、幅度以及相关角度信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态特征集合。
地理范围：数据来源未明确，但特征的物理意义具有普适性。
数据维度：包括Frequency（频率），Z（幅度），Deg（角度），以及Z1, Deg1, Z2, Deg2等多个特征，此外还包含Z_mean, Z_median等统计特征，以及label（类别标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为filtered_data.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于具体实验或传感器，已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于信号处理、机器学习、数据分析等领域的研究。
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：适用于信号处理、模式识别等方向的学术研究，例如探索不同信号特征与类别标签之间的关系。
行业应用：可以为传感器数据分析、故障诊断等行业提供数据支持。
决策支持：支持基于信号特征的分类与预测，例如预测设备状态。
教育和培训：作为信号处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解特征提取和模型构建。
此数据集特别适合用于探索信号特征与类别之间的关联，构建分类模型，并进行特征重要性分析。
