详细解释这段代码Step = [stepmin stepmax]; Cost = [costmin costmax]; [val,coord] = min(Cost); % optimization of stepsize by golden search while (stepmax-stepmin)>option.goldensearch_deltmax*(abs(deltmax)) && stepmax > eps stepmedr = stepmin+(stepmax-stepmin)/gold; stepmedl = stepmin+(stepmedr-stepmin)/gold; [costmedr, S1] = costgraph(KH,stepmedr,desc,SigmaNew); [costmedl, S2] = costgraph(KH,stepmedl,desc,SigmaNew); Step = [stepmin stepmedl stepmedr stepmax]; Cost = [costmin costmedl costmedr costmax]; [val,coord] = min(Cost); switch coord case 1 stepmax = stepmedl; costmax = costmedl; S = S2; case 2 stepmax = stepmedr; costmax = costmedr; S = S2; case 3 stepmin = stepmedl; costmin = costmedl; S = S2; case 4 stepmin = stepmedr; costmin = costmedr; S = S1; end end

这段代码实现了一个黄金分割搜索算法，用于优化步长的选择。该算法的输入参数包括：最小步长（stepmin）、最大步长（stepmax）、当前步长的代价（costmin和costmax）、搜索精度（option.goldensearch_deltmax）以及描述子（desc）和卷积核（KH）。输出结果包括：最优步长（val）和最优步长对应的代价（coord）。

算法的具体实现过程如下：

1. 初始化步长的取值范围为 [stepmin, stepmax]，并计算出当前步长的代价。

2. 在步长的取值范围内，选取两个中间点 stepmedr 和 stepmedl，使得它们与最大步长 stepmax 和最小步长 stepmin 的比例等于黄金分割比例（约为 0.618）。

3. 分别计算出中间点 stepmedr 和 stepmedl 对应的代价 costmedr 和 costmedl。

4. 更新步长和代价的取值范围，取值范围变为 [stepmin, stepmedl, stepmedr, stepmax]，对应的代价为 [costmin, costmedl, costmedr, costmax]。

5. 找到代价最小的点，并更新步长和代价的取值范围。

6. 如果步长的取值范围小于某个阈值，或者最大步长已经小于某个很小的正数，就停止搜索。否则返回第 2 步，继续搜索。

在搜索结束后，输出最优步长 val 和对应的代价 coord。同时，根据最优步长重新计算描述子的值 S。