CSI数据dat文件转换mat文件问题（matlab、python数据处理）

用intel5300网卡提取csi数据，得到的数据是dat文件，我们在数据处理时一般先将dat文件转换成mat文件。

将dat文件转换成mat文件，可以根据matlab版本和数据量大小选择mat file的版本，matlab-预设-常规-MAT-FILE保存格式（3种选择）。不同版本的mat文件处理速度和后续处理方法不同。

Matlab处理过程：

csi_trace= read_bf_file('C:\Users\...\XXX.dat');
csi_amp1=get_csi_function(csi_trace);
save('C:\Users\...\XXX','csi_amp1');

注意：csi_amp1这个名字后面处理的时候会用到。

------------------------------------------------------------------------

function csi_amp=get_csi_function(csi_trace)
row = size(csi_trace,1);%get the row number of csi_trace

for m=1:row
csia=get_scaled_csi(csi_trace{m});
csi=csia(:).';
  for ki=1:270 %3*3*30
    csi_amp(m,ki)=csi(ki);
end

end

Python处理过程：

1.低版本mat文件

import scipy.io

data = scipy.io.loadmat(r'C:\Users\...\XXX.mat')

In[1]:data

Out[1]:

后续可利用abs求复数模值。

2.高版本mat文件

高版本的mat文件，在python中读取时不能用scipy.io.loadmat()。

报错NotImplementedError: Please use HDF reader for matlab v7.3 files。

改用data_1=h5py.File（），输出的变量格式与上面不同，

In[2]:type(data_1)

Out[2]: h5py._hl.files.File

In[3]:print(list(data_1.keys()))

Out[3]: ['csi_amp']

In[4]: csi_complex = np.array(data_1[csi_name[0]])

In[5]:print(csi_complex)

Out[5]: array([[( 1.05561743, -8.4449394 ), ( 3.71679437, 7.43358875),…，( -9.91358644, -2.08707083)],[],[],…[]],dtype=[('real', '<f8'), ('imag', '<f8')])

问题：

之前的scipy.io.loadmat()生成的数据就是复数的形式

不是复数没有办法用pow abs等函数，转换的方法如下：

In[6]:csi_complex.dtype='complex128'

Out[6]:array([[1.05561743-8.4449394j,...,-9.91358644-2.08707083j],[],[],…,[]])

In[7]:csi_complex.shape

Out[7]: (270, 50898)

后续可利用abs求复数模值。

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