请编写一个keras框架下的cnn，实现对格式为csv的三个一维时序信号去噪，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，这里提供一个基于Keras框架的CNN模型，实现对三个一维时序信号的去噪。

首先需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, UpSampling1D
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

接着，我们需要读取csv文件并进行预处理。这里假设csv文件中有三个列分别代表x方向、y方向和z方向的时序信号：

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

# 将数据转换为numpy数组
data = data.values

# 将数据归一化到[-1, 1]的区间
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1,1))
data = scaler.fit_transform(data)

接下来，我们需要将数据进行划分，分为训练集和测试集：

# 划分数据集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

然后，我们需要构建CNN模型，这里使用了3层卷积层和3层反卷积层，每一层卷积层和反卷积层都是使用了相同的卷积核大小和步长：

# 构建模型
model = Sequential()

# 编码器
model.add(Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation='relu', padding='same', input_shape=(train_data.shape[1], 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=8, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=4, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 解码器
model.add(Conv1D(filters=4, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'))
model.add(UpSampling1D(size=2))
model.add(Conv1D(filters=8, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'))
model.add(UpSampling1D(size=2))
model.add(Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'))
model.add(UpSampling1D(size=2))
model.add(Conv1D(filters=1, kernel_size=3, activation='tanh', padding='same'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='mse')

接着，我们需要训练模型：

# 训练模型
model.fit(train_data.reshape(train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1), 
          train_data.reshape(train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1),
          epochs=50,
          batch_size=32,
          shuffle=True,
          validation_data=(test_data.reshape(test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1), test_data.reshape(test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)))

训练完成后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算SNR、MSE和PSNR：

# 对测试集进行预测
decoded_data = model.predict(test_data.reshape(test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1))

# 计算SNR、MSE和PSNR
snr = 10 * np.log10(np.mean(np.square(test_data)) / np.mean(np.square(test_data - decoded_data)))
mse = np.mean(np.square(test_data - decoded_data))
psnr = 20 * np.log10(1/np.sqrt(mse))

print("SNR: ", snr)
print("MSE: ", mse)
print("PSNR: ", psnr)

最后，我们可以将去噪后的数据保存为csv文件：

# 将数据还原到原始区间
decoded_data = scaler.inverse_transform(decoded_data.reshape(decoded_data.shape[0], decoded_data.shape[1]))

# 将数据保存到csv文件
df = pd.DataFrame(decoded_data, columns=['x', 'y', 'z'])
df.to_csv('denoised_data.csv', index=False)

完整代码如下：