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

好的，以下是基于Keras框架的中值滤波的代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.layers import Input, Conv1D
from keras.models import Model

def median_filter_1d(input_signal, filter_size):
    output_signal = np.zeros_like(input_signal)
    for i in range(len(input_signal)):
        if i < filter_size // 2:
            output_signal[i] = np.median(input_signal[:i + filter_size // 2])
        elif i >= len(input_signal) - filter_size // 2:
            output_signal[i] = np.median(input_signal[i - filter_size // 2:])
        else:
            output_signal[i] = np.median(input_signal[i - filter_size // 2:i + filter_size // 2])
    return output_signal

def median_filter_3d(input_signal, filter_size):
    output_signal = np.zeros_like(input_signal)
    for i in range(input_signal.shape[0]):
        for j in range(input_signal.shape[1]):
            output_signal[i, j, :] = median_filter_1d(input_signal[i, j, :], filter_size)
    return output_signal

def keras_median_filter_3d(input_shape, filter_size):
    x_input = Input(input_shape)
    x = x_input
    for i in range(input_shape[-1]):
        x_channel = x[:, :, i:i+1]
        x_channel_filtered = Conv1D(1, filter_size, padding='same', activation='linear', use_bias=False)(x_channel)
        x = x[:, :, :i] + x_channel_filtered + x[:, :, i+1:]
    model = Model(inputs=x_input, outputs=x)
    return model

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

# 数据预处理，将三维信号数据转换为4维张量，并对信号进行归一化处理
data = np.reshape(data, (-1, 100, 3))
data_normalized = (data - np.mean(data)) / np.std(data)

# 中值滤波
filtered_data = median_filter_3d(data_normalized, filter_size=5)

# 使用Keras框架进行中值滤波
model = keras_median_filter_3d(input_shape=(100, 3), filter_size=5)
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(data_normalized, filtered_data, epochs=10, batch_size=32)

# 计算SNR、MSE、PSNR
mse = np.mean((data - filtered_data) ** 2)
snr = 10 * np.log10(np.mean(data ** 2) / mse)
psnr = 10 * np.log10(np.max(data) ** 2 / mse)

# 保存结果到CSV文件
filtered_data = filtered_data.reshape(-1, 300)
np.savetxt('filtered_data.csv', filtered_data, delimiter=',')

在上述代码中，我们首先定义了两个函数：`median_filter_1d` 和 `median_filter_3d`，分别用于对一维信号和三维信号进行中值滤波。然后，我们使用Keras框架定义了一个名为 `keras_median_filter_3d` 的函数，用于构建一个基于卷积神经网络的中值滤波模型。接着，我们读取CSV文件并进行数据预处理，将三维信号数据转换为4维张量，并对信号进行归一化处理。然后，我们使用前面定义的两个函数和Keras框架中的 `fit` 函数进行中值滤波，并计算SNR、MSE、PSNR，最后将结果保存到CSV文件中。