csi1=abs(squeeze(csi).');%提取幅值（降维+转置）中squeeze的原理

squeeze函数的原理是去除数组中维度大小为1的维度。在这种情况下，squeeze函数被用于压缩CSI数据中的维度，从而得到一个更凑的数组。

具体到你提供的代码中，squeeze函数被用于处理csi数据。首先，csi数据经过squeeze函数进行降维操作，将维度大小为1的维度去除。接着，使用转置操作对数据进行转置。

假设原始csi数据的维度为m x n x 1，其中m表示采样点数目，n表示天线数量。在这种情况下，使用squeeze(csi)将去除维度大小为1的维度，得到一个大小为m x n的数组。然后，使用转置操作对数组进行转置，得到一个大小为n x m的数组。

最后，使用abs函数对转置后的数组进行求幅值操作，将复数值转换为幅值。因此，csi1是一个幅值矩阵，大小为n x m，其中每个元素表示对应CSI数据的幅值。

相关问题

csi = get_scaled_csi(csi_entry_n); csi =csi(1,:,:); csi1 = abs(squeeze(csi).

csi = get_scaled_csi(csi_entry_n); csi =csi(1,:,:); csi1 = abs(squeeze(csi).。

以上代码中：
get_scaled_csi(csi_entry_n)表示获取芯片序列号为csi_entry_n的信道状态信息。
csi =csi(1,:,:)表示将获得的CSI信息在第一个维度上进行筛选，即只取第一个结果。
squeeze(csi)表示去除CSI的单一维度，将其从3D转为2D。
abs(squeeze(csi))表示将去除单一维度后的CSI值取绝对值，即去除复数值的虚部。

综合以上步骤，可以得到csi1，即csi1为csi_entry_n芯片序列号下的信道状态信息，只包含实数值的绝对值结果。

transform = (arr + 1.) / 2. squeeze = np.squeeze(transform) squeeze *= 255 return squeeze

下面是对给定代码的解释和演示：

transform = (arr + 1.) / 2. # 对数组 arr 中的每个元素加 1，然后除以 2，得到新的数组 transform
squeeze = np.squeeze(transform) # 将数组 transform 中的所有维度为 1 的维度去掉，得到新的数组 squeeze
squeeze *= 255 # 将 squeeze 中的每个元素乘以 255
return squeeze # 返回 squeeze 数组

这段代码的作用是将数组 arr 中的每个元素加 1，然后除以 2，得到新的数组 transform。然后将 transform 中的所有维度为 1 的维度去掉，得到新的数组 squeeze。最后将 squeeze 中的每个元素乘以 255，并返回 squeeze 数组。