github识别分类声纳信号python代码

GitHub 上的分类声纳信号处理通常涉及到Python 中的数据分析、机器学习以及信号处理库（如NumPy、SciPy、matplotlib和scikit-learn等）。以下是一个简化版的示例，展示如何用Python读取声纳数据并进行初步分类：

# 导入必要的库
import numpy as np
from scipy.signal import welch
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC  # 使用支持向量机(SVM)作为分类器

# 假设你有一个声纳数据集，例如.npy文件
data = np.load('sonar_data.npy')
labels = np.load('sonar_labels.npy')  # 样本标签

# 数据预处理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)  # 划分训练集和测试集
scaler = StandardScaler()  # 归一化数据
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 训练SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear')  # 线性核（可以根据需要调整）
clf.fit(X_train_scaled, y_train)

# 预测
predictions = clf.predict(X_test_scaled)

# 性能评估
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

#