如何在MATLAB中使用CNN-LSTM模型进行视频数据的特征提取和时间序列分析？请提供一个详细的步骤说明。

在深度学习领域，结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的CNN-LSTM模型可以有效地处理视频数据，提取时空特征并进行时间序列分析。为了帮助你掌握如何在MATLAB中实现这一过程，我推荐你参考《MATLAB实现CNN-LSTM深度学习网络训练及代码演示》这一资源，它详细介绍了构建和训练CNN-LSTM模型的步骤。

参考资源链接：[MATLAB实现CNN-LSTM深度学习网络训练及代码演示](https://wenku.csdn.net/doc/61x43vhxip?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备和预处理视频数据，将其转化为适合CNN处理的图像序列。接着，在MATLAB中加载Runme.m文件，并配置好工作环境，确保所有依赖项和路径设置正确无误。然后，根据CNN-LSTM架构，在MATLAB中创建网络模型，构建CNN层用于提取空间特征，随后将这些特征输入到LSTM层中，以捕捉时序信息。在训练过程中，设置合适的损失函数和优化器，并通过MATLAB内置函数调整网络参数。最后，使用训练好的模型对新的视频数据进行预测，分析结果并评估模型性能。

这个过程涉及到多个深度学习概念和技术细节，包括网络层的设计、权重初始化、批归一化、dropout等策略的使用，以及模型的训练和验证。通过本资源，你将获得详细的代码操作指导，包括MATLAB脚本和操作演示视频，这些都是帮助你成功实现CNN-LSTM模型的关键要素。

参考资源链接：[MATLAB实现CNN-LSTM深度学习网络训练及代码演示](https://wenku.csdn.net/doc/61x43vhxip?spm=1055.2569.3001.10343)