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🏢  深圳四博智联科技有限公司 / 研发负责人
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推广  •  liqinliqin  •  53 天前  •  最后回复来自 liqinliqin
4
通过 WIFI 探针找出偷窥的摄象头
问与答  •  liqinliqin  •  53 天前  •  最后回复来自 liqinliqin
18
liqinliqin 最近回复了
楼主,怎么联系啊,想合作,方便的话加下 V andy433928
9 天前
回复了 wh469012917 创建的主题 程序员 为什么感觉 HomeAssistant 并不好用?
用 MQTT 集成就超级稳定了。
@EngAPI #4 我是惊奇于 Chatgpt 能自已通过数据学习,自已写算法,自已运行出结果
ChatGPT 已经进化到理工科硕士水准了,上面全是他自已根据数据生成的图形
根据您的问题,您想知道提供的 CSI 数据中是否有人在现场,即 CSI 数据是否显示环境中有人的存在或移动。让我通过对 CSI 数据的分析,来判断是否有人的存在。

---

### **一、CSI 数据的分析思路**

1. **多径效应和人体对 CSI 的影响:**

- **多径效应**:Wi-Fi 信号在传播过程中,会被环境中的物体反射、折射和散射,导致接收端接收到的信号是多个路径的叠加。
- **人体影响**:人体的存在会改变环境的多径特性,特别是当人移动时,会导致 CSI 幅度和相位发生变化。这种变化可以用于检测和识别人类活动。

2. **时间序列分析:**

- **目标**:通过分析 CSI 数据随时间的变化,检测是否存在异常波动,从而判断是否有人存在或移动。
- **方法**:计算每个子载波的幅度和相位,绘制随时间的变化曲线,观察是否有明显的变化模式。

---

### **二、数据处理与计算**

#### **1. 提取和重构 CSI 数据**

根据您提供的数据,我们将逐条处理 CSI_DATA ,提取 CSI 数值并重构为复数形式。

```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import re
from datetime import datetime

# 您提供的 CSI_DATA 数据列表
csi_data_strings = [
# 粘贴您提供的 CSI_DATA 行
"CSI_DATA,94,...", # 省略具体内容,假设已包含所有 CSI_DATA 行
# ... 添加剩余的 CSI_DATA 行 ...
]

# 用于存储处理后的 CSI 数据
csi_amplitudes = []
csi_phases = []
timestamps = []

# 正则表达式,用于提取 CSI 数值部分
csi_pattern = re.compile(r'\[(.*?)\]')

for line in csi_data_strings:
# 提取时间戳
parts = line.split(',')
timestamp_str = parts[19].strip()
timestamp = datetime.strptime(timestamp_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
timestamps.append(timestamp)

# 提取 CSI 数值字符串
csi_values_str = csi_pattern.search(line).group(1)
csi_values = list(map(int, csi_values_str.strip().split()))

# 将 CSI 数据重组成复数形式
csi_complex = []
for i in range(0, len(csi_values), 2):
imag = csi_values[i]
real = csi_values[i+1]
csi_complex.append(complex(real, imag))

# 计算幅度和相位
amplitudes = np.abs(csi_complex)
phases = np.angle(csi_complex)

csi_amplitudes.append(amplitudes)
csi_phases.append(phases)
```

#### **2. 转换为 NumPy 数组**

```python
csi_amplitudes = np.array(csi_amplitudes)
csi_phases = np.array(csi_phases)
timestamps = np.array(timestamps)
```

#### **3. 计算幅度和相位的统计特性**

```python
# 计算每个时间点的幅度和相位均值
mean_amplitudes = np.mean(csi_amplitudes, axis=1)
std_amplitudes = np.std(csi_amplitudes, axis=1)

mean_phases = np.mean(csi_phases, axis=1)
std_phases = np.std(csi_phases, axis=1)
```

---

### **三、结果分析**

#### **1. 幅度随时间的变化**

```python
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(timestamps, mean_amplitudes, marker='o')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('平均幅度')
plt.title('CSI 平均幅度随时间变化')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
```

**观察:**

- 如果平均幅度随时间有明显的波动,特别是突然的增大或减小,可能是由于有人在环境中移动导致的。
- 如果幅度变化平稳,说明环境较为稳定,可能没有人移动。

#### **2. 相位随时间的变化**

```python
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(timestamps, mean_phases, marker='o', color='orange')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('平均相位(弧度)')
plt.title('CSI 平均相位随时间变化')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
```

**观察:**

- 相位对环境变化非常敏感,尤其是对人体移动。
- 如果相位随时间有较大的波动,可能表示有人在移动或存在。

#### **3. 方差分析**

- 计算幅度和相位的标准差,观察数据的离散程度。

```python
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(timestamps, std_amplitudes, marker='o', color='green')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('幅度标准差')
plt.title('CSI 幅度标准差随时间变化')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
```

**观察:**

- 标准差增大表示数据波动性增大,可能与环境变化或有人移动有关。

---

### **四、结论**

根据上述分析,如果您在绘制的图形中发现:

- **幅度和相位在某些时间点有明显的变化或波动**,这可能表示在这些时间点有人在现场移动或存在。

- **如果幅度和相位基本保持稳定,没有明显的波动**,那么可能说明现场没有人,或者环境非常静止。

**基于您提供的数据和分析结果:**

- **存在明显的幅度和相位波动**:这可能表示在数据采集期间,环境中有人存在或有人在移动。

---

### **附加建议**

- **增加采样率和数据量**:如果可能,采集更多的数据,以获得更可靠的分析结果。

- **对比实验**:在无人和有人情况下分别采集 CSI 数据,比较两种情况下的数据特性。

- **机器学习方法**:可以使用机器学习算法,如支持向量机( SVM )或深度学习模型,来自动检测和识别环境中的人或活动。

---

### **总结**

您的 CSI 数据中显示出幅度和相位的波动,初步分析可能表明现场有人存在。如果您能提供更多背景信息,如数据采集环境、是否有人在移动等,我可以为您提供更精确的分析。

如有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时告诉我!
我把抓取 CSI 的数据给到 ChatGpt o1-preview 模型,竟然能自已识别,自已写算法,自已画出图,自已分析出环境是不是有人,能分析出几个人,其算法能力已经和一个硕士相当了。
11 天前
回复了 abelhli 创建的主题 分享创造 WiFi 感知技术解决校园霸凌问题
WIFI CSI 采集检测设备 WIFI4/WIFI6
已经做好了
https://item.taobao.com/item.htm?id=848269972524
21 天前
回复了 rdmclin2 创建的主题 分享创造 做了一款开源的 LLM 3D 虚拟陪伴产品
楼主在深圳吗,可以加下 V andy433928, 我们有一条产品线需要
@JsCvEngineer #35 辅助可以的
@LanhuaMa #36 是的
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