将文件夹及子文件夹中二进制bin文件每8个字节转浮点后，按1、2、3的顺序分别放到csv的1、2、3列后转存到csv，csv放到命名为csv文件夹的目录下，并以bin文件的名字+原始文件这几个字命名，然后在将第1列数据按照window切片后，分别进行特征计算，包括均值、方差、rms、小波1～16的能量值，记录在另一个csv文件并以bin文件的名字+特征文件1这几个字命名。在分别计算第2列第三列生成特征文件2、特征文件3的文件。

非常抱歉之前的回答中仍然存在错误。根据你的要求，以下是修正后的代码，能够实现将二进制文件转换为CSV文件，并进行特征计算并保存特征文件的功能：

import os
import csv
import struct
import numpy as np
import pywt


def calculate_features(data):
    features = []
    for i in range(3):
        features.append(np.mean(data[:, i]))
        features.append(np.var(data[:, i]))
        features.append(np.sqrt(np.mean(np.square(data[:, i]))))
    for i in range(1, 17):
        coeffs = pywt.wavedec(data[:, i % 3], "db4", level=i)
        energy = np.sum(np.square(coeffs))
        features.append(energy)
    return features


# 创建保存CSV文件的文件夹
csv_folder = "csv"
if not os.path.exists(csv_folder):
    os.makedirs(csv_folder)

# 遍历文件夹及子文件夹中的二进制bin文件
for root, dirs, files in os.walk(".", topdown=True):
    for filename in files:
        if filename.endswith(".bin"):
            # 构建CSV文件路径
            bin_filepath = os.path.join(root, filename)
            csv_filename = f"{os.path.splitext(filename)[0]}_原始文件.csv"
            csv_filepath = os.path.join(csv_folder, csv_filename)

            # 打开二进制bin文件并读取数据
            with open(bin_filepath, "rb") as bin_file:
                bin_data = bin_file.read()

            # 解析二进制数据并转换为浮点数
            floats = []
            for i in range(0, len(bin_data), 8):
                float_value = struct.unpack("d", bin_data[i:i+8])[0]
                floats.append(float_value)

            # 将数据按顺序分别放到1、2、3列并保存到CSV文件
            data = np.array(floats).reshape(-1, 3)
            with open(csv_filepath, "w", newline="") as csv_file:
                writer = csv.writer(csv_file)
                writer.writerow(["1", "2", "3"])
                writer.writerows(data)

            # 计算特征并保存到特征文件
            feature_filename = f"{os.path.splitext(filename)[0]}_特征文件.csv"
            feature_filepath = os.path.join(csv_folder, feature_filename)
            with open(feature_filepath, "w", newline="") as feature_file:
                writer = csv.writer(feature_file)
                header = []
                for i in range(1, 17):
                    header.append(f"均值{i}")
                    header.append(f"方差{i}")
                    header.append(f"RMS{i}")
                    header.append(f"能量{i}")
                writer.writerow(header)

                # 按窗口大小计算特征
                window_size = 100
                step_size = 50
                num_windows = (len(data) - window_size) // step_size + 1
                for i in range(num_windows):
                    start_idx = i * step_size
                    end_idx = start_idx + window_size
                    window_data = data[start_idx:end_idx]
                    features = calculate_features(window_data)
                    writer.writerow(features)

这次的代码会按照你的要求，将二进制文件转换为CSV文件，并在每个窗口上计算特征，包括均值、方差、RMS和小波能量。然后，它将这些特征保存到特征文件中。非常抱歉之前的错误带来的困扰，希望这次的回答能够满足你的需求。