声呐信号目标识别数据集SonarSignalsTargetRecognitionDataset-hossamfarhoud
数据来源：互联网公开数据
标签：声呐, 目标识别, 信号处理, 机器学习, 数据分类, 海洋探测, 模式识别, 遥感
数据概述：
该数据集包含来自声呐设备采集的信号数据，用于识别水中目标，如岩石（Rock）和金属圆柱体（Mine）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以视为静态数据集。
地理范围：数据来源于特定水域环境下的声呐探测实验。
数据维度：数据集由60个数值特征构成，代表声呐信号的频率和强度，以及一个表示目标类型的标签（"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"，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于声呐信号处理相关的研究，通常用于测试和评估目标识别算法。
该数据集适合用于声呐信号处理、目标分类、机器学习模型的训练与评估。
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：适用于声呐信号处理、模式识别、机器学习等领域的学术研究，例如不同分类算法的对比、特征选择与降维等。
行业应用：为水下探测、水下目标识别、水下安全等行业提供数据支持，特别是在无人水下航行器（UUV）和水下机器人（AUV）的开发中具有重要价值。
决策支持：支持水下目标探测系统的设计和性能评估，为相关领域的决策提供数据支撑。
教育和培训：作为信号处理、机器学习、人工智能等课程的实践案例，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呐信号的特征与目标类型之间的关系，帮助用户构建和优化目标识别模型，实现水下目标的自动分类。
