生成基于tensorflow的离散小波变换和八度卷积的结合的Python代码

以下是一个用于将离散小波变换和八度卷积结合起来的Python代码：

import tensorflow as tf

def downsample_wavlet(inputs):
    # 进行离散小波变换
    wavelet = tf.constant([0.25, 0.5, 0.25, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=tf.float32)
    wavelet = tf.reshape(wavelet, [8, 1])
    cA, cD = tf.split(inputs, num_or_size_splits=2, axis=-1)
    cA = tf.nn.conv1d(cA, wavelet, stride=2, padding='SAME')
    cD = tf.nn.conv1d(cD, wavelet, stride=2, padding='SAME')
    return tf.concat([cA, cD], axis=-1)

def downsample_conv(inputs):
    # 进行八度卷积下采样
    return tf.nn.conv1d(inputs, [1, 1], stride=2, padding='SAME')

def downsample_wavlet_conv(inputs):
    # 先进行离散小波变换，然后进行八度卷积下采样
    cA, cD = tf.split(inputs, num_or_size_splits=2, axis=-1)
    cA = downsample_conv(cA)
    cD = downsample_wavlet(cD)
    return tf.concat([cA, cD], axis=-1)

该代码定义了两个函数 `downsample_wavlet` 和 `downsample_conv` 分别用于进行离散小波变换和八度卷积下采样。然后定义了一个函数 `downsample_wavlet_conv` 将这两种操作结合起来。在该函数中，先将输入信号进行拆分，然后对低频信号 `cA` 进行八度卷积下采样，对高频信号 `cD` 进行离散小波变换和八度卷积下采样，最后将结果拼接起来。这样就实现了离散小波变换和八度卷积的结合。