在MATLAB中如何构建CNN-LSTM模型来处理视频数据，包括特征提取和时间序列分析？请提供一个详细的步骤说明。

在视频数据处理领域，CNN-LSTM模型因其能有效结合空间特征提取和时间序列分析的能力而备受关注。为了帮助你掌握这一高级深度学习模型在MATLAB中的实现方法，建议首先了解资源《MATLAB实现CNN-LSTM深度学习网络训练及代码演示》。以下是在MATLAB中构建CNN-LSTM模型进行视频数据处理的详细步骤：

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)

1. **准备视频数据集**：首先，你需要准备视频数据集，并将其转换为适合深度学习模型处理的格式。通常，视频会被分解为一系列帧图像，每帧图像代表视频的一个时间点。

2. **数据预处理**：在MATLAB中，你可以使用内置函数或者编写脚本来预处理视频数据。这包括调整图像大小、归一化像素值、将帧序列转换为适合CNN输入的数据格式。

3. **定义CNN结构**：在MATLAB的深度学习工具箱中定义CNN网络结构。这通常包括多个卷积层、池化层、激活函数和全连接层。卷积层用于提取图像的局部特征。

4. **构建LSTM网络结构**：将CNN的输出（特征图）作为LSTM层的输入，定义LSTM层。你需要确定LSTM层的数量、隐藏单元的数量等参数。

5. **组合CNN与LSTM层**：将CNN和LSTM层组合起来，形成一个完整的深度学习模型。在MATLAB中，可以通过层组合函数实现这一过程。

6. **配置训练选项**：设置训练算法（如SGDM或ADAM）、损失函数、评估指标等。同时确定训练的迭代次数、学习率以及其他超参数。

7. **训练模型**：使用视频数据集训练模型。在MATLAB中，你可以调用训练函数并传入训练数据和训练选项。

8. **评估模型**：训练完成后，使用验证集或测试集评估模型的性能，确保模型在新数据上也能保持良好的预测能力。

9. **进行预测**：最后，利用训练好的CNN-LSTM模型进行视频数据的特征提取和时间序列分析，得到预测结果。

在这个过程中，MATLAB的深度学习工具箱为你提供了强大的支持，无论是数据操作、模型设计还是训练评估，都有便捷的函数和方法可供使用。此外，跟随附带的操作演示视频，你可以更直观地理解每一步的实现细节。为了深入理解CNN-LSTM模型的构建和操作，建议详细阅读《MATLAB实现CNN-LSTM深度学习网络训练及代码演示》资源，它会为你提供更加丰富的指导和示例代码。

在完成本问题的学习后，如果你对其他深度学习技术或者MATLAB使用有进一步的疑问，可以查看更多的专业资料和教程，持续提升你的技能。

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)