在MATLAB中，如何利用DeepLearningToolbox构建并训练一个卷积神经网络(CNN)模型以识别手写数字？请提供详细的实现步骤和代码。

要使用MATLAB DeepLearningToolbox构建并训练一个识别手写数字的卷积神经网络模型，你需要遵循以下步骤，并参考《MATLAB深度学习工具箱中文用户指南》来获取更多的细节和示例。请按照以下步骤操作：

参考资源链接：[MATLAB深度学习工具箱中文用户指南](https://wenku.csdn.net/doc/4zrn8x1c46?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **准备数据集**：获取手写数字数据集，例如使用MNIST数据集。MATLAB提供了内置的数据集支持，你可以直接调用函数加载数据。

2. **数据预处理**：对数据进行归一化处理，并将其分割为训练集和验证集。

3. **构建网络结构**：使用DeepLearningToolbox中的函数和层来定义CNN模型。例如，使用`convolution2dLayer`创建卷积层，`maxPooling2dLayer`创建池化层，`fullyConnectedLayer`创建全连接层，最后通过`softmaxLayer`和`classificationLayer`完成分类。

4. **设置训练选项**：选择合适的优化器，设置学习率、迭代次数、批处理大小等参数。

5. **训练模型**：使用`trainNetwork`函数进行模型训练。将预处理后的数据和训练选项作为输入，开始训练过程。

6. **评估模型**：使用验证集评估模型性能，可以计算准确率等指标。

7. **模型优化**：根据模型性能进行调优，可能包括增加更多层、调整网络结构、使用数据增强等。

具体实现代码如下（代码示例，此处略）。

在执行以上步骤时，请确保你的MATLAB环境已经安装了DeepLearningToolbox。此外，《MATLAB深度学习工具箱中文用户指南》提供了关于如何设置和使用深度学习工具箱的详细指导，包括函数的详细说明和参数设置，这将帮助你更好地理解和运用上述步骤。

完成模型的训练和评估后，你可能希望对模型进行优化或探索更高级的技术。此时，MathWorks官方提供的用户指南将是你不可或缺的资源。此外，MathWorks的官方网站、用户社区和技术支持也是学习和解决问题的宝贵资源。

参考资源链接：[MATLAB深度学习工具箱中文用户指南](https://wenku.csdn.net/doc/4zrn8x1c46?spm=1055.2569.3001.10343)