使用matlab2020b版本写一个利用卷积自编码进行降维的代码，数据集选用matlab自带的时间序列数据

非常感谢您的问题！根据您的要求，我可以为您提供一个利用卷积自编码进行降维的Matlab代码，并且使用Matlab自带的时间序列数据作为数据集。以下是代码示例：

% 加载数据集
load nasa_demo.mat

% 将数据集归一化到0-1之间
data = (data - min(data(:))) ./ (max(data(:)) - min(data(:)));

% 设置自编码器结构
inputSize = size(data,1);
hiddenSize = 20;
autoenc = trainAutoencoder(data, hiddenSize, ...
    'EncoderTransferFunction', 'poslin', ...
    'DecoderTransferFunction', 'poslin');

% 提取特征并降维
feat = encode(autoenc, data);
feat = feat'; % 转置以便后面使用conv2

% 设置卷积神经网络结构
layers = [
    imageInputLayer([hiddenSize 1 1])
    
    convolution2dLayer([5 1], 10)
    reluLayer
    
    maxPooling2dLayer([4 1], 'Stride', 4)
    
    fullyConnectedLayer(100)
    reluLayer
    
    fullyConnectedLayer(inputSize)
    regressionLayer];

% 训练卷积神经网络
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 500, ...
    'MiniBatchSize', 256, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false);
net = trainNetwork(imresize(feat,[hiddenSize,1,1,size(feat,2)]), data', layers, options);

% 降维并可视化结果
feat_cnn = predict(net, imresize(feat,[hiddenSize,1,1,size(feat,2)]))';
figure;
subplot(1,2,1);
plot(linspace(1,size(data,2),size(data,2)),data);
title('Original Data');
subplot(1,2,2);
plot(linspace(1,size(feat_cnn,2),size(feat_cnn,2)),feat_cnn);
title('Reduced Data');

希望本代码对您有所帮助！