请编写一个keras框架下的均值漂移滤波，实现对格式为csv的三维时序信号去噪，具体包括x方向，y方向，z方向的时序信号，计算去噪后的SNR,MSE,PSNR并生成csv文件保存

以下是基于Keras框架的均值漂移滤波的示例代码，用于对三维时序信号进行去噪：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model


# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data.iloc[:, 0]  # x方向时序信号
y = data.iloc[:, 1]  # y方向时序信号
z = data.iloc[:, 2]  # z方向时序信号


# 定义均值漂移滤波函数
def mean_shift_filter(data, window_size=5):
    filtered_data = []
    for i in range(len(data)):
        if i < window_size:
            filtered_data.append(np.mean(data[:i+1]))
        else:
            filtered_data.append(np.mean(data[i-window_size+1:i+1]))
    return np.array(filtered_data)


# 对三个方向的信号进行均值漂移滤波
filtered_x = mean_shift_filter(x)
filtered_y = mean_shift_filter(y)
filtered_z = mean_shift_filter(z)


# 计算SNR、MSE、PSNR
def compute_metrics(noisy_data, filtered_data):
    mse = np.mean((noisy_data - filtered_data) ** 2)
    snr = 10 * np.log10(np.mean(noisy_data ** 2) / mse)
    psnr = 10 * np.log10(np.max(noisy_data) ** 2 / mse)
    return snr, mse, psnr

snr_x, mse_x, psnr_x = compute_metrics(x, filtered_x)
snr_y, mse_y, psnr_y = compute_metrics(y, filtered_y)
snr_z, mse_z, psnr_z = compute_metrics(z, filtered_z)


# 将滤波后的信号保存为csv文件
filtered_data = pd.DataFrame({'x': filtered_x, 'y': filtered_y, 'z': filtered_z})
filtered_data.to_csv('filtered_data.csv', index=False)


# 输出SNR、MSE、PSNR的结果
print('SNR_x: %.2f dB, MSE_x: %.2f, PSNR_x: %.2f dB' % (snr_x, mse_x, psnr_x))
print('SNR_y: %.2f dB, MSE_y: %.2f, PSNR_y: %.2f dB' % (snr_y, mse_y, psnr_y))
print('SNR_z: %.2f dB, MSE_z: %.2f, PSNR_z: %.2f dB' % (snr_z, mse_z, psnr_z))

这个示例中，我们首先加载了 CSV 文件中的三维时序信号，然后使用 `mean_shift_filter` 函数对三个方向的信号进行均值漂移滤波。接下来，我们计算了 SNR、MSE、PSNR，并将滤波后的信号保存为 CSV 文件。

需要注意的是，这里我们假设信号是一维的，因此我们对每个方向的信号分别进行滤波。如果信号是二维或更高维的，则需要根据实际情况进行修改。