输入长度为248，输出为196，使用一层卷积层实现

如果输入长度为248，输出长度为196，并且只使用一层卷积层来实现，可以尝试以下结构：

1. 输入层：输入长度为248，通道数为1。
2. 卷积层：使用64个大小为3x3的卷积核，步长为1，填充为'valid'（不使用填充），输出通道数为64。输出形状为(246, 64)。
3. 池化层：使用2x2的最大池化，步长为2。输出形状为(123, 64)。

通过这样一个结构，输入长度为248的信号经过一次卷积和池化操作后，输出长度为196，通道数为64的特征图。

下面是使用PyTorch实现该结构的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=0)
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.pool1(x)
        return x

# 创建模型实例
model = ConvNet()

# 输入数据示例
input_data = torch.randn(1, 1, 248)  # 输入形状为 (batch_size, channels, input_length)

# 前向传播
output = model(input_data)

print(output.shape)  # 输出特征图的形状

在这个示例中，我们只使用了一个卷积层和一个池化层来实现输入长度为248，输出长度为196的要求。输入数据的形状是`(batch_size, channels, input_length)`，其中`batch_size`表示输入的批次大小，`channels`表示输入的通道数（在这里为1），`input_length`表示输入的长度（在这里为248）。最后打印输出特征图的形状，其形状为`(batch_size, channels, output_length)`，其中`output_length`为输出的长度（在这里为196），`channels`为输出的通道数（在这里为64）。