请编写一个keras框架下的移动平均滤波，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

首先，需要安装pandas、numpy、sklearn、matplotlib等库。然后，可以按照以下步骤实现移动平均滤波：

1.读取csv数据

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

2.将数据转化为numpy数组

import numpy as np

data_np = np.array(data)

3.对每个方向的信号进行滤波处理

from sklearn import preprocessing

# 获取数据的行数和列数
rows, cols = data_np.shape

# 初始化滤波后数据的数组
data_filtered = np.zeros((rows, cols))

# 对每个方向的信号进行滤波处理
for i in range(cols):
    # 对信号进行归一化处理
    data_normalized = preprocessing.scale(data_np[:, i])
    # 定义滤波器大小
    filter_size = 5
    # 定义滤波器
    filter = np.ones(filter_size) / filter_size
    # 使用卷积运算进行滤波
    data_filtered[:, i] = np.convolve(data_normalized, filter, mode='same')

4.计算SNR、MSE、PSNR指标

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

# 计算SNR
snr = 10 * np.log10(np.sum(data_np ** 2) / np.sum((data_np - data_filtered) ** 2))
# 计算MSE
mse = mean_squared_error(data_np, data_filtered)
# 计算PSNR
psnr = 10 * np.log10(255 ** 2 / mse)

5.保存数据到csv文件

# 将滤波后的数据保存到csv文件中
output = pd.DataFrame(data_filtered)
output.to_csv('data_filtered.csv', index=False)

最终的完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

# 读取csv数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据转化为numpy数组
data_np = np.array(data)

# 获取数据的行数和列数
rows, cols = data_np.shape

# 初始化滤波后数据的数组
data_filtered = np.zeros((rows, cols))

# 对每个方向的信号进行滤波处理
for i in range(cols):
    # 对信号进行归一化处理
    data_normalized = preprocessing.scale(data_np[:, i])
    # 定义滤波器大小
    filter_size = 5
    # 定义滤波器
    filter = np.ones(filter_size) / filter_size
    # 使用卷积运算进行滤波
    data_filtered[:, i] = np.convolve(data_normalized, filter, mode='same')

# 计算SNR、MSE、PSNR指标
snr = 10 * np.log10(np.sum(data_np ** 2) / np.sum((data_np - data_filtered) ** 2))
mse = mean_squared_error(data_np, data_filtered)
psnr = 10 * np.log10(255 ** 2 / mse)

# 将滤波后的数据保存到csv文件中
output = pd.DataFrame(data_filtered)
output.to_csv('data_filtered.csv', index=False)