请编写一个基于keras的小波去噪，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

这里提供一个基于Keras的小波去噪的示例代码，可以用于对格式为CSV的三维时序信号进行去噪。假设输入的CSV文件中包含了三列数据，分别表示x方向、y方向和z方向的时序信号。

首先，需要安装PyWavelets库：

pip install PyWavelets

然后，可以使用下面的代码进行小波去噪：

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

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("input.csv")

# 将数据转换成3D张量形式
data = data.to_numpy().reshape((len(data), 1, 3))

# 定义小波去噪函数
def wavelet_denoise(data):
    wavelet = pywt.Wavelet('db4')
    levels = min(5, pywt.dwt_max_level(len(data), wavelet))
    coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=levels, axis=0)
    coeffs[1:] = [pywt.threshold(i, value=np.std(i)*2, mode='soft') for i in coeffs[1:]]
    return pywt.waverec(coeffs, wavelet, axis=0)

# 定义CNN模型
def cnn_model(input_shape):
    x_input = Input(input_shape)
    x = Conv1D(64, 3, padding='same')(x_input)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Conv1D(64, 3, padding='same')(x)
    x = Activation('relu')(x)
    x = Conv1D(3, 3, padding='same')(x)
    x_output = Activation('linear')(x)
    model = Model(inputs=x_input, outputs=x_output)
    return model

# 进行小波去噪
data_denoised = np.zeros_like(data)
for i in range(3):
    data_denoised[:, :, i] = wavelet_denoise(data[:, :, i])

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

# 保存去噪后的数据到CSV文件
pd.DataFrame(data_denoised.reshape((len(data), 3))).to_csv("output.csv", index=False, header=False)

上述代码中，`wavelet_denoise`函数用于进行小波去噪，`cnn_model`函数定义了一个简单的CNN模型，用于辅助小波去噪。最后，计算了去噪后的SNR、MSE和PSNR，并将去噪后的数据保存到CSV文件中。