在MATLAB中插入一个表格文件JTSJ_8.xlsx，对表格文件的第三列进行筛选，若第三列的同一数据出现较为频繁，且每次出现时第二列和第四列数据都不一样的定义为巡游车辆，

在MATLAB中操作Excel表格并进行条件筛选，你可以使用`readtable`函数加载Excel文件，并利用数组操作或者`unique`和`sum`函数来查找特定数据出现的频率。以下是大致步骤：

1. 首先，你需要导入Excel文件：

data = readtable('JTSJ_8.xlsx');

这将创建一个表格变量`data`，其中包含了Excel文件的内容。

2. 对于第三列的数据（假设列为`data(:,3)`），你可以计算该列每个值的出现次数：

freq = countcats(categorical(data(:,3)));

这里`categorical`用于转换数值列为分类向量便于计数。

3. 筛选第三列的数据，找到出现频率较高的值：

threshold = max(freq) / 2; % 设定一个阈值，例如最常见的值的一半
frequentData = data(freq >= threshold, :);

4. 要找出巡游车辆，你需要查看那些第三列频次较高，同时第二列（假设为`data(:,2)`）和第四列（假设为`data(:,4)`）的对应值每次都不同的行。这可以通过比较每一行的唯一值来实现。但由于MATLAB的性能限制，处理大量数据时可能需要更复杂的策略，例如使用`ismember`结合`unique`函数。

% 这里仅示例，可能会有性能问题
uniqueRows = unique(frequentData, 'rows'); % 找到所有独特的行
isCyclingVehicle = true(size(uniqueRows, 1), 1); % 初始化一个布尔数组标记巡游车辆
for i = 1:size(uniqueRows, 1)
    if ~isequal(uniqueRows(i, [2, 4]), uniqueRows(1, [2, 4])) % 比较第一行的差异
        isCyclingVehicle(i) = false;
    end
end
cyclingVehicleData = uniqueRows(isCyclingVehicle, :);

请注意，以上代码是一个简化的示例，实际应用中可能需要优化，尤其是当数据集非常大时。