function [xd,xmd,e,k1d,k2d,k3d] = fcn(x,xm,k1,k2,k3,t) if(t<40) sigma=diag([0,0]); else sigma=diag([1,0]); end e=x-xm; r=(1-exp(-t)); % Controller控制器 %sigma=diag([0,0]); v=k1'*x+k2*r+k3; u_bar1=0; u_bar2=0; u_bar=[u_bar1; u_bar2]; u=v+sigma*(u_bar-v); %system model(which is unknown in real cases, we only have information about the state only which is measurable) %系统模型(在实际情况中哪些是未知的，我们只有关于状态的信息哪些是可测量的) A=[-1 1; 0 -2]; B=[1 (2/3);1.5 1]; xd=A*x+B*u; ks2_star=[2;3]; %Reference model（参考模型） Am=[-2 1; 0 -3]; Bm=[2 ;3]; xmd=Am*xm+Bm*r; % Controller parameter update law（控制器参数更新规律·） P=[1/4 1/20;1/20 11/60]; gamma1_1=[1 1;1 1]; gamma1_2=[1 1;1 1]; gamma2_1=1; gamma2_2=1; gamma3_1=1; gamma3_2=1; gamma1=[gamma1_1;gamma1_2]; % By changing the gains we can only change the transient state,通过改变增益，我们只能改变暂态。 gamma2=[gamma2_1;gamma2_2]; % steady state performance will be same稳态性能是一样的 gamma3=[gamma3_1;gamma3_2]; % check for any other error if error is not zero如果error不为零，检查是否有其他错误 k1d_1=-gamma1_1*x*e'*P*Bm*sign(ks2_star(1)); k2d_1=-gamma2(1)*r*e'*P*Bm*sign(ks2_star(1)); k3d_1=-gamma3(1)*e'*P*Bm*sign(ks2_star(1)); k1d_2=-gamma1_2*x*e'*P*Bm*sign(ks2_star(2)); k2d_2=-gamma2(2)*r*e'*P*Bm*sign(ks2_star(2)); k3d_2=-gamma3(2)*e'*P*Bm*sign(ks2_star(2)); k1d=[k1d_1 k1d_2]; k2d=[k2d_1;k2d_2]; k3d=[k3d_1;k3d_2];

这段代码实现了一个控制器，其中包括系统模型、参考模型和控制器参数更新规律。在控制器中，首先根据时间t的大小来确定正则项矩阵sigma的值，然后计算控制器的输出u，再根据系统模型计算状态的变化xd。同时，参考模型xmd也会根据输入信号r的值发生相应的变化。最后，根据当前误差e和参考模型的输出（即期望输出）ks2_star的符号来计算控制器参数的变化率k1d、k2d和k3d。这些变化率将根据一些增益gamma1、gamma2和gamma3进行调整。

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另外，Matlab还提供了一些专门用于医学图像处理的工具箱，比如MATLAB Medical Imaging Toolbox和MATLAB Image Acquisition Toolbox，它们可以提供更加丰富的功能和算法。您可以根据具体的需求和任务选择合适的工具进行处理。

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