声纳信号岩石与矿物目标识别数据集SonarRockvsMineObjectRecognition-nadunsandnayaka
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, 深度学习, 遥感探测, 信号处理, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自声纳探测的数据，记录了用于区分岩石和矿物目标的回声信号特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据可能来源于海洋或水下环境，用于模拟声纳探测场景。
数据维度：数据集包含60个特征值，对应于声纳信号的频率分量，以及一个表示目标类型的标签（“R”代表岩石，“M”代表矿物）。
数据格式：CSV格式，文件名为“sonar data.csv”，便于数值分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，可以直接用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于声纳信号处理、目标识别和二分类问题的研究。
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：适用于水下目标探测、声纳信号分析等相关领域的学术研究，如声纳目标分类、特征提取、算法优化等。
行业应用：可以为水下探测、军事侦察、资源勘探等行业提供数据支持，尤其是在水下目标识别和自主导航方面。
决策支持：支持海洋环境监测、水下安全保障等领域的决策制定和技术开发。
教育和培训：作为信号处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解声纳探测原理和目标分类方法。
此数据集特别适合用于探索声纳信号的特征与目标类型之间的关系，帮助用户实现对水下目标的有效识别，提升探测精度。
