写一段具体代码来表现

当然，我可以为你提供一个简单的Python示例，使用Keras库创建一个基本的卷积神经网络(CNN)模型，假设我们要处理的是图像数据，但这里我们可以把它看作是一个处理Ricker Wavelet的简化例子，因为本质上两者都是序列数据：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

# 假设我们有预处理过的Ricker Wavelet数据
# data: 形状 (num_samples, wavelet_length)
# labels: 标签数组 (num_samples,)
wavelet_data = np.random.rand(1000, 100)  # 1000个样本，每个样本有100个时间点
labels = np.random.randint(0, 2, size=(1000,))  # 假设二分类问题

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(wavelet_data.shape[1], 1)))  # 卷积层
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))  # 池化层
model.add(Flatten())  # 展开数据
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))  # 全连接层
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))  # 输出层，sigmoid适合二分类

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()

# 训练模型
model.fit(wavelet_data, labels, epochs=10, batch_size=32)

在这个例子中，我们建立了一个基础的卷积神经网络，用于二分类任务，然后进行了训练。实际应用时，你需要替换随机生成的数据和标签，以及可能需要调整超参数以适应Ricker Wavelet数据的特点。