声纳信号目标识别数据集SonarSignalTargetRecognition-umeshtogadiya
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳信号, 目标识别, 机器学习, 数据分类, 信号处理, 海洋探测, 数据分析, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自声纳探测系统收集的信号数据，记录了不同物体（如岩石和金属圆柱体）反射的声纳信号特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态数据集。
地理范围：数据采集于特定水域环境，用于模拟声纳探测场景。
数据维度：数据集包含60个特征，代表声纳信号的频率和能量强度，以及一个目标类别标签（R代表岩石，M代表金属圆柱体），适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为sonar data.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于声纳信号研究，已进行标准化处理，特征数值为归一化结果。
该数据集适合用于声纳信号处理、目标识别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、模式识别和机器学习交叉领域的学术研究，如水下目标检测、信号特征分析等。
行业应用：为水下探测、海洋工程等行业提供数据支持，尤其适用于声纳系统性能评估、目标分类算法开发。
决策支持：支持水下环境监测、军事侦察等领域的决策制定和技术研发。
教育和培训：作为机器学习、信号处理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解声纳信号处理流程和机器学习模型构建。
此数据集特别适合用于探索声纳信号特征与目标类别之间的关系，帮助用户开发和优化水下目标识别模型，提升探测准确率。
