请编写一个keras框架下的中值滤波，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，需要对三维时序信号进行读取，假设数据已经保存在名为“data.csv”的文件中。文件中每一行代表一个时序，每一列代表信号在某一方向上的数值。

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv("data.csv", header=None)
# 转换为numpy数组
data = np.array(data)

接下来，我们可以使用Keras框架中的Convolutional Neural Network（CNN）来实现中值滤波。CNN是一种常用于图像处理的神经网络，其中卷积层可以有效地去除图像中的噪声。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D
from keras.layers import AveragePooling1D

# 定义CNN模型
model = Sequential()
# 添加卷积层
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(data.shape[1], data.shape[2])))
# 添加平均池化层
model.add(AveragePooling1D(pool_size=2))
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

在模型定义好之后，我们可以使用训练集来训练模型，并使用测试集来测试模型的性能。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据分为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(train_data, train_data, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)

# 使用测试集测试模型性能
predictions = model.predict(test_data)

# 计算SNR、MSE和PSNR
snr = 10 * np.log10(np.sum(test_data**2) / np.sum((test_data - predictions)**2))
mse = np.mean((test_data - predictions)**2)
psnr = 10 * np.log10(np.max(test_data)**2 / mse)
print("SNR: ", snr)
print("MSE: ", mse)
print("PSNR: ", psnr)

# 将去噪后的信号保存为csv文件
pd.DataFrame(predictions).to_csv("denoised_data.csv", index=False, header=False)

注意，我们使用均方误差（MSE）来评估去噪效果，使用信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）来评估信号质量。另外，我们需要将去噪后的信号保存为csv文件，可以使用pandas库中的DataFrame来实现。