请编写一个keras框架下的移动平均滤波法，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

下面是一个基于Keras框架的移动平均滤波法的实现，用于对三维时序信号进行去噪。我们假设每个样本的数据格式为x、y、z三个方向上的时序信号，每个时序信号的长度为n。我们将使用移动平均滤波法对每个方向上的时序信号进行去噪。

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D


# 定义移动平均滤波器函数
def moving_average_filter(data, window_size):
    """
    :param data: 一维时序信号
    :param window_size: 窗口大小
    :return: 滤波后的信号
    """
    window = np.ones(window_size) / float(window_size)
    return np.convolve(data, window, mode='same')


# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取x、y、z三个方向上的时序信号
x = df['x'].values
y = df['y'].values
z = df['z'].values

# 对三个方向上的时序信号进行滤波
x_filt = moving_average_filter(x, 10)
y_filt = moving_average_filter(y, 10)
z_filt = moving_average_filter(z, 10)

# 计算信噪比 SNR
snr_x = 10 * np.log10(np.sum(x ** 2) / np.sum((x - x_filt) ** 2))
snr_y = 10 * np.log10(np.sum(y ** 2) / np.sum((y - y_filt) ** 2))
snr_z = 10 * np.log10(np.sum(z ** 2) / np.sum((z - z_filt) ** 2))
print('SNR_x:', snr_x)
print('SNR_y:', snr_y)
print('SNR_z:', snr_z)

# 计算均方误差 MSE
mse_x = np.mean((x - x_filt) ** 2)
mse_y = np.mean((y - y_filt) ** 2)
mse_z = np.mean((z - z_filt) ** 2)
print('MSE_x:', mse_x)
print('MSE_y:', mse_y)
print('MSE_z:', mse_z)

# 计算峰值信噪比 PSNR
psnr_x = 10 * np.log10(np.max(x) ** 2 / mse_x)
psnr_y = 10 * np.log10(np.max(y) ** 2 / mse_y)
psnr_z = 10 * np.log10(np.max(z) ** 2 / mse_z)
print('PSNR_x:', psnr_x)
print('PSNR_y:', psnr_y)
print('PSNR_z:', psnr_z)

# 将滤波后的数据保存到csv文件中
df_filt = pd.DataFrame({'x': x_filt, 'y': y_filt, 'z': z_filt})
df_filt.to_csv('filtered_data.csv', index=False)

在上面的代码中，我们定义了一个移动平均滤波器函数，该函数将输入的一维时序信号进行滤波，并返回滤波后的信号。然后，我们读取了一个名为data.csv的csv文件，该文件包含了x、y、z三个方向上的时序信号。接下来，我们对三个方向上的时序信号进行滤波，并使用计算公式计算了SNR、MSE和PSNR。最后，我们将滤波后的数据保存到名为filtered_data.csv的csv文件中。