在Matlab中搭建卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一项常见的任务，特别是在深度学习和图像处理领域。通过利用Matlab强大的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox），可以轻松地构建、训练和测试CNN模型。

首先，我们需要确保已经安装了Matlab和深度学习工具箱。接着，我们可以按照以下步骤来搭建一个简单的CNN模型：

1. 准备数据集：首先，准备训练所需的数据集。Matlab支持常见的数据格式，如图像数据。确保数据集包含有标签的输入数据，这样可以监督模型的训练过程。

2. 定义CNN架构：在Matlab中，可以使用convnet函数来定义CNN的架构。这个函数允许用户指定网络的各个层，例如卷积层、池化层、全连接层等。定义好网络结构后，可以通过analyzeNetwork函数来查看网络的详细信息。

3. 配置训练选项：在搭建CNN之前，需要设置训练选项。这些选项包括学习率、最大迭代次数、优化器类型等。这些选项可以影响模型的训练效果。

4. 训练CNN模型：使用trainNetwork函数可以开始训练CNN模型。在训练过程中，Matlab会自动调整网络参数以最小化损失函数。可以使用验证集来监控模型的性能，并避免过拟合。

5. 评估模型性能：训练完成后，可以使用测试集来评估模型的性能。可以计算准确率、混淆矩阵等指标来衡量模型的表现。

6. 模型应用：最后，可以将训练好的模型用于实际应用中。可以对新数据进行预测，并根据模型输出采取相应的行动。

总的来说，在Matlab中搭建卷积神经网络涉及到数据准备、网络定义、训练和评估等多个步骤。通过深度学习工具箱提供的便利功能，用户可以快速高效地构建复杂的CNN模型，并将其应用于实际问题中。