在matlab中编写一段代码，用一维卷积神经网络对列数据data进行特征提取

以下是一段MATLAB代码，使用一维卷积神经网络对数据data进行特征提取：

% 输入数据
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9];

% 定义一维卷积神经网络的层数和每层的卷积核大小
num_layers = 2;
kernel_sizes = [3 2];

% 定义一维卷积神经网络模型
model = [
    sequenceInputLayer(1)
    ];

for i=1:num_layers
    model = [
        model
        convolution1dLayer(kernel_sizes(i), 16, 'Padding', 'same')
        batchNormalizationLayer
        reluLayer
        maxPooling1dLayer(2, 'Stride', 2)
        ];
end

model = [
    model
    fullyConnectedLayer(32)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer
    ];

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100);
trained_model = trainNetwork(data', data', model, options);

% 提取特征
features = predict(trained_model, data');
disp(features);

该代码首先定义了输入数据data，然后定义了一维卷积神经网络的层数和每层的卷积核大小。接着，使用MATLAB内置的卷积神经网络函数构建了模型，并使用ADAM优化器训练了模型。最后，使用训练好的模型对数据data进行前向传播，得到了提取出的特征。