import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(3, activation="linear")(x) outputs = x return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], data, epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) predicted_data = np.squeeze(predicted_data) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)

这段代码是使用深度残差网络对3轴加速度传感器数据进行去噪处理，使用的是Keras框架。具体实现过程如下：

1. 读取CSV文件，将数据转换为Numpy数组。

2. 定义输入形状(input_shape)，这里为(数据样本数, 每个样本的特征数, 1)。

3. 定义深度残差网络(residual_network)，包括一个卷积层(Conv1D)，五个残差块(Residual Block)，一个全局池化层(Flatten)和两个全连接层(Dense)。每个残差块包含两个卷积层(Conv1D)、两个批量归一化层(BatchNormalization)、一个ReLU激活函数(Activation)和一个Add层(Add)。

4. 构建模型，使用Keras的Model类将输入和输出连接起来。

5. 编译模型，定义损失函数(loss)和优化器(optimizer)。

6. 训练模型，使用fit函数对模型进行训练，其中x为输入数据，y为输出数据，epochs为训练轮数。

7. 预测数据，使用predict函数对输入数据进行预测，得到去噪后的数据(predicted_data)。

8. 可视化去噪前后的数据，使用matplotlib库绘制原始数据和去噪后的数据的图像，并保存为PNG文件。

9. 将去噪后的数据保存为CSV文件，使用pandas库将Numpy数组转换为DataFrame，再将DataFrame保存为CSV文件。

需要注意的是，这里使用的是均方误差作为损失函数，可能并不是最优选择，具体的选择可以根据实际情况进行调整。