请编写一个基于keras的深度残差网络,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,并实现去噪的可视化和将去噪后的数据以csv格式保存
时间: 2023-06-13 07:09:16 浏览: 44
以下是一个基于Keras的深度残差网络的代码,用于对格式为 CSV 的三维时序信号进行去噪。我们假设 CSV 文件包含了三个列,分别代表 x、y 和 z 方向上的时序信号。代码中使用了 1D 卷积层和残差块来提高模型性能,并使用了均方误差作为损失函数和 Adam 优化器来训练模型。最后,我们将去噪后的数据可视化,并将其保存为 CSV 文件。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Model, Input
from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense
from keras.optimizers import Adam
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv", header=None)
# 将数据转换为Numpy数组
data = data.values
# 定义输入形状
input_shape = (data.shape[1], 1)
# 定义深度残差网络
def residual_network(inputs):
# 第一层卷积层
x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation("relu")(x)
# 残差块
for i in range(5):
y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x)
y = BatchNormalization()(y)
y = Activation("relu")(y)
y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y)
y = BatchNormalization()(y)
y = Add()([x, y])
x = Activation("relu")(y)
# 全局池化层和全连接层
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation="relu")(x)
x = Dense(data.shape[1], activation="linear")(x)
outputs = Add()([x, inputs])
return outputs
# 构建模型
inputs = Input(shape=input_shape)
outputs = residual_network(inputs)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 编译模型
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam())
# 训练模型
model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis], epochs=100)
# 预测数据
predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis])
# 可视化去噪前后的数据
fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8))
for i in range(3):
axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal")
axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal")
axs[i].legend()
plt.savefig("denoised_signal.png")
# 将去噪后的数据保存为CSV文件
df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"])
df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)
```