利用多个天线的接收到的CSI数据做多人呼吸频率检测的Python代码

要利用多个天线的接收到的CSI数据做多人呼吸频率检测，需要先对CSI数据进行处理。一般来说，处理CSI数据的常用方法是通过将CSI数据做离散傅里叶变换（DFT）得到CSI的幅度和相位信息，然后使用这些信息来计算呼吸频率。下面是一个简单的Python代码示例，可以帮助你开始处理CSI数据：

import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks

# 读取CSI数据
csi_data = np.loadtxt('csi_data.txt')

# 对CSI数据进行DFT，并得到幅度和相位信息
csi_dft = np.fft.fft(csi_data, axis=0)
csi_amp = np.abs(csi_dft)
csi_phase = np.angle(csi_dft)

# 计算呼吸频率
breath_freq = []
for i in range(csi_data.shape[1]):
    # 使用幅度信息计算呼吸频率
    amp_peaks, _ = find_peaks(csi_amp[:,i], distance=10)
    breath_freq.append(len(amp_peaks))

# 输出呼吸频率
print('Breath frequency:', breath_freq)

需要注意的是，上述代码仅仅是个示例，具体的处理方法和代码实现可能会根据具体的应用场景和数据特征而有所不同。