我想对一个二维数组进行小波包分解，二维数组大小为（5600,1000），小波包的分解层数为8层，小波包分解结束后得到的数组要输入到一个CNN网络中进行训练，完成一个四分类任务，请你帮我完成代码

好的，我们可以使用Python中的PyWavelets库来进行小波包分解，使用Keras库来构建CNN网络。

首先，安装PyWavelets和Keras库：

!pip install pywt
!pip install keras

然后，导入必要的库：

import numpy as np
import pywt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

接下来，读取二维数组数据，并对其进行小波包分解：

# 读取数据
data = np.load('data.npy')

# 小波包分解
coeffs = pywt.wavedec2(data, 'db2', level=8)

这里使用了db2小波基进行分解，分解8层得到的系数coeffs是一个包含9个元素的元组，第一个元素是逼近系数，后面8个元素是细节系数。

接下来，将小波包分解得到的系数组合成一个特征矩阵，输入到CNN网络中进行训练：

# 组合特征矩阵
features = np.concatenate([np.concatenate(coeffs[i]) for i in range(9)])

# 将特征矩阵reshape成三维张量
features = features.reshape((1, 5600, 1000, -1))

# 构建CNN网络
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(5600, 1000, features.shape[-1])))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='softmax'))

# 编译模型并训练
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(features, labels, epochs=10, batch_size=32)

这里使用了一个包含3个卷积层和1个全连接层的简单CNN网络，输出层使用softmax激活函数进行四分类。请注意，这里的labels是训练数据的标签，需要根据实际情况进行修改。

完整代码如下：

import numpy as np
import pywt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 读取数据
data = np.load('data.npy')
labels = np.load('labels.npy')

# 小波包分解
coeffs = pywt.wavedec2(data, 'db2', level=8)

# 组合特征矩阵
features = np.concatenate([np.concatenate(coeffs[i]) for i in range(9)])

# 将特征矩阵reshape成三维张量
features = features.reshape((1, 5600, 1000, -1))

# 构建CNN网络
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(5600, 1000, features.shape[-1])))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='softmax'))

# 编译模型并训练
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(features, labels, epochs=10, batch_size=32)