请编写一个keras框架下的中值滤波，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

首先，我们需要导入所需的库：numpy、pandas、keras和sklearn。

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.layers import Input, Conv1D
from keras.models import Model
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, peak_signal_noise_ratio

然后，我们定义一个函数来进行中值滤波。

def median_filter(signal, kernel_size):
    filtered_signal = []
    for i in range(len(signal)):
        if i < kernel_size // 2:
            filtered_signal.append(signal[i])
        elif i >= len(signal) - kernel_size // 2:
            filtered_signal.append(signal[i])
        else:
            median = np.median(signal[i - kernel_size // 2:i + kernel_size // 2 + 1])
            filtered_signal.append(median)
    return np.array(filtered_signal)

接下来，我们定义一个函数来加载数据和处理数据。

def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path, header=None)
    x = data.iloc[:, 0].values
    y = data.iloc[:, 1].values
    z = data.iloc[:, 2].values
    return x, y, z

然后，我们定义一个函数来构建模型。

def build_model(kernel_size):
    input_layer = Input(shape=(None, 1))
    conv_layer = Conv1D(filters=1, kernel_size=kernel_size, padding='same')(input_layer)
    model = Model(inputs=input_layer, outputs=conv_layer)
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    return model

接下来，我们定义一个函数来对信号进行去噪，并计算SNR、MSE和PSNR。

def denoise_signal(signal, kernel_size):
    filtered_signal = median_filter(signal, kernel_size)
    filtered_signal = filtered_signal.reshape((1, filtered_signal.shape[0], 1))
    model = build_model(kernel_size)
    model.fit(filtered_signal, filtered_signal, epochs=100, verbose=0)
    denoised_signal = model.predict(filtered_signal).reshape((filtered_signal.shape[1],))
    snr = 10 * np.log10(np.sum(signal ** 2) / np.sum((signal - denoised_signal) ** 2))
    mse = mean_squared_error(signal, denoised_signal)
    psnr = peak_signal_noise_ratio(signal, denoised_signal)
    return denoised_signal, snr, mse, psnr

最后，我们定义一个函数来加载数据、进行去噪和保存结果。

def main(file_path, kernel_size):
    x, y, z = load_data(file_path)
    denoised_x, snr_x, mse_x, psnr_x = denoise_signal(x, kernel_size)
    denoised_y, snr_y, mse_y, psnr_y = denoise_signal(y, kernel_size)
    denoised_z, snr_z, mse_z, psnr_z = denoise_signal(z, kernel_size)
    data = {'X': [snr_x, mse_x, psnr_x], 'Y': [snr_y, mse_y, psnr_y], 'Z': [snr_z, mse_z, psnr_z]}
    result = pd.DataFrame(data=data, index=['SNR', 'MSE', 'PSNR'])
    result.to_csv('result.csv')

现在，我们可以调用`main`函数来进行处理。

main('data.csv', 5)

在上面的代码中，我们假设数据文件为`data.csv`，中值滤波的大小为5。处理完毕后，结果将被保存在`result.csv`文件中。