声纳信号水下目标识别数据集SonarSignalUnderwaterTargetRecognition-moma12
数据来源：互联网公开数据
标签：声纳信号, 目标识别, 水下探测, 机器学习, 数据分类, 模式识别, 信号处理, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自声纳传感器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：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集，用于模式识别研究。
地理范围：数据来自水下声纳探测实验，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含60个特征，代表声纳信号在不同频率下的能量分布，以及一个目标类别标签（“R”或“M”），用于区分岩石（Rock）和金属圆柱体（Mine）。
数据格式：CSV格式，名为“Copy of sonar data.csv”，方便进行数值计算和数据分析。数据已进行预处理，包含数值型特征和类别标签。
来源信息：数据来源于公开数据集，为水下目标识别研究提供基准。
该数据集适合用于水下目标识别和分类研究，以及声纳信号处理和机器学习算法的开发与测试。
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：适用于水下目标探测、声纳信号处理、模式识别和机器学习等领域的学术研究，例如，不同分类算法的性能比较、特征工程研究等。
行业应用：为水下探测、水下安全、海洋工程等行业提供数据支持，例如，水下无人机、水下机器人（AUV/ROV）的导航和目标识别。
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、人工智能等相关课程的实训素材，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目标类别之间的关系，构建和优化水下目标识别模型，提高识别准确率和鲁棒性。
