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

以下是一个基于Keras的中值滤波的实现代码，可以用于对三维时序信号的去噪：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.layers import Input, Conv2D
from keras.models import Model

# 读取CSV文件中的信号数据
data = pd.read_csv('signal.csv')

# 转换数据格式，将数据转换为3维矩阵
signal = np.array(data).reshape((data.shape[0], data.shape[1]//3, 3))

# 定义输入数据维度
input_shape = signal.shape[1:]

# 定义中值滤波器的尺寸
kernel_size = 3

# 定义输入层
inputs = Input(shape=input_shape)

# 定义卷积层，使用中值滤波器进行卷积操作
conv = Conv2D(filters=1, kernel_size=kernel_size, padding='same', activation='linear', kernel_initializer='zeros', use_bias=False)(inputs)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=conv)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(signal, signal, epochs=10, batch_size=32, verbose=1)

# 对信号进行预测
denoised_signal = model.predict(signal)

# 计算SNR、MSE和PSNR
snr = 10 * np.log10(np.sum(signal**2) / np.sum((signal - denoised_signal)**2))
mse = np.mean((signal - denoised_signal)**2)
psnr = 20 * np.log10(np.max(signal) / np.sqrt(mse))

# 将去噪后的信号保存为CSV文件
denoised_signal = denoised_signal.reshape((denoised_signal.shape[0], -1))
denoised_data = pd.DataFrame(denoised_signal, columns=data.columns)
denoised_data.to_csv('denoised_signal.csv', index=False)

# 输出SNR、MSE和PSNR
print('SNR: ', snr)
print('MSE: ', mse)
print('PSNR: ', psnr)

在上述代码中，我们首先读取CSV文件中的信号数据，并将其转换为3维矩阵。然后，我们定义了一个输入层，并使用Keras的Conv2D层来实现中值滤波器的卷积操作。接着，我们定义了模型并编译模型，然后对模型进行训练，得到去噪后的信号。最后，我们计算了去噪后的信号的SNR、MSE和PSNR，并将其保存为CSV文件。

需要注意的是，上述代码中我们使用的是线性激活函数和MSE损失函数，这是因为中值滤波器是一种线性滤波器，因此使用线性激活函数和MSE损失函数是比较合适的。如果使用其他类型的滤波器，例如高斯滤波器，则需要使用其他类型的激活函数和损失函数。