Omonitoramento contínuo de sinais vitais é uma demanda crescente em contextos clínicos e domiciliares, especialmente diante do envelhecimento populacional e da expansão dasdoenças crônicas.Tecnologiasconvencionaisde monitorização apresentam barreiras como desconforto, custos elevados e baixa adesão. Nesse contexto, o Channel State Information do Wi-Fi (Wi-Fi CSI) surge como alternativa não invasiva e de baixo custo para estimativa de sinais fisiológicos sem contato físico. O objetivo deste estudo foi desenvolver e validar um pipeline de processamento do sinal Wi-FiCSI para estimativa da frequência cardíaca (FC) em jovens saudáveis, comparando-o a um dispositivo de referência baseado em ECG. Foram recrutados 43 voluntários avaliados em duas posturas (sentado e em pé). Os dados foram coletados com Raspberry Pi equipado com firmware Nexmon via protocolo UDP. O pipeline incluiu remoção de subportadoras nulas e pilotos, filtros de Hampel, média móvel, Butterworth, Análisede Componentes Principais (PCA) e extraçãoda FC por FFT e por análise temporal (FCtemporal). A comparação com o monitor Polar H10 utilizou teste t pareado, Bland-Altman, MAE, RMSE e correlação de Pearson. O melhor desempenho ocorreu na postura sentada com FFT: 41,86% dos voluntários atingiram erro≤5bpm, MAE de 12,34bpme RMSE de 16,83bpm. Na postura em pé, ambos os métodos apresentaram maior erro e menor taxa de acerto. A análisede Bland-Altman revelou limites de concordância amplos, especialmente na posição em pé. Não foi observada relação significativa entre IMC e FC estimada. Os resultados confirmam a viabilidade técnica da estimativa da FCpor Wi-FiCSI em ambiente controlado com hardware de baixo custo. Ométodo apresenta potencial para monitoramento não invasivo em cenários nos quais dispositivos de contato são inviáveis, como em pacientes com queimaduras,em isolamento infeccioso ou em monitoramento domiciliar remoto.