下载CIFAR-10数据集：您可以从CIFAR-10官方网站下载数据集文件并解压缩。您可以在以下网址上找到CIFAR-10数据集的下载链接：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
加载数据集文件：在Matlab中，您可以使用load函数加载数据集文件。例如，如果您将数据集文件解压缩到'C:\datasets\CIFAR-10'目录中，则可以加载训练集数据文件batch1.mat的代码如下：
load('C:\datasets\CIFAR-10\batch1.mat');
处理数据：CIFAR-10数据集中的图像尺寸为32x32像素，并且按行存储为3072个字节。您可以使用reshape函数将每个图像重构为一个32x32x3矩阵，并使用permute函数将通道维度移动到最后一维。例如，在Matlab中，您可以使用以下代码来重构第一个图像：
img = data(1,:); % 获取第一个图像
img = reshape(img, [32,32,3]); % 重构为32x32x3数组
img = permute(img, [3,2,1]); % 移动通道维度到最后一维
重复步骤2和3以加载和处理其余的图像，并将它们存储在Matlab变量中。
5.（可选）保存数据：如果需要，您可以使用save函数将处理后的数据保存到MAT文件中，以便在将来的Matlab会话中使用。