C=BorderLength.*rand(2,NodeAmount); % Sxy=[[1:NodeAmount];C]; Beacon=[Sxy(2,1:BeaconAmount);Sxy(3,1:BeaconAmount)];% UN=[Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount);Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount)];% plot(Sxy(2,1:BeaconAmount),Sxy(3,1:BeaconAmount),'r*',Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount),Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount),'k.') % xlim([0,BorderLength]); ylim([0,BorderLength]); title('* 红色信标节点 . 黑色未知节点') 注释代码

这段代码是 MATLAB 语言实现的，主要是用于生成一个二维平面上的无线传感器网络的节点位置。其中，输入变量 NodeAmount 表示节点的数量，BeaconAmount 表示信标节点的数量，BorderLength 表示平面边界的长度。

首先，通过 BorderLength.*rand(2,NodeAmount) 生成一个大小为 2xNodeAmount 的随机矩阵，表示每个节点在二维平面上的坐标。然后，将节点的编号和坐标合并得到 Sxy=[[1:NodeAmount];C]。接着，从 Sxy 中选择前 BeaconAmount 个节点作为信标节点，将其坐标存储在 Beacon 变量中，剩余的节点作为未知节点，存储在 UN 变量中。最后，使用 plot 函数将信标节点和未知节点在平面上作图，其中信标节点用红色星号表示，未知节点用黑点表示，同时设置了 x 和 y 轴的范围以及图的标题。

需要注意的是，这段代码中还存在一些注释，可能是作者为了方便理解添加的。

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能给下面每行代码加上注释吗？clear BorderLength=100; % NodeAmount=100; % BeaconAmount=8; % UNAmount=NodeAmount-BeaconAmount; % R=50; % h=zeros(NodeAmount,NodeAmount);% X=zeros(2,UNAmount);% C=BorderLength.*rand(2,NodeAmount); % Sxy=[[1:NodeAmount];C]; Beacon=[Sxy(2,1:BeaconAmount);Sxy(3,1:BeaconAmount)];% UN=[Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount);Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount)];% plot(Sxy(2,1:BeaconAmount),Sxy(3,1:BeaconAmount),'r*',Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount),Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount),'k.') % xlim([0,BorderLength]); ylim([0,BorderLength]); title('* 红色信标节点 . 黑色未知节点') for i=1:NodeAmount % for j=1:NodeAmount Dall(i,j)=((Sxy(2,i)-Sxy(2,j))^2+(Sxy(3,i)-Sxy(3,j))^2)^0.5;% if (Dall(i,j)<=R)&(Dall(i,j)>0) h(i,j)=1;% elseif i==j h(i,j)=0; else h(i,j)=inf; end end end for k=1:NodeAmount % for i=1:NodeAmount for j=1:NodeAmount if h(i,k)+h(k,j)<h(i,j) h(i,j)=h(i,k)+h(k,j); end end end end h1=h(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount); % D1=Dall(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount); for i=1:BeaconAmount dhop(i,1)=sum(D1(i,:))/sum(h1(i,:));% end D2=Dall(1:BeaconAmount,(BeaconAmount+1):NodeAmount);% for i=1:BeaconAmount for j=1:UNAmount if min(D2(:,j))==D2(i,j) Dhop(1,j)=D2(i,j);% end end end hop1=h(1:BeaconAmount,(BeaconAmount+1):NodeAmount);% for i=1:UNAmount % hop=Dhop(1,i); Distance(:,i)=hop*hop1(:,i); end d=Distance; % for i=1:2 % for j=1:(BeaconAmount-1) a(i,j)=Beacon(i,j)-Beacon(i,BeaconAmount); end end A=-2*(a'); for m=1:UNAmount % for i=1:(BeaconAmount-1) B(i,1)=d(i,m)^2-d(BeaconAmount,m)^2-Beacon(1,i)^2+Beacon(1,BeaconAmount)^2-Beacon(2,i)^2+Beacon(2,BeaconAmount)^2; end X1=inv(A'*A)*A'*B; X(1,m)=X1(1,1); X(2,m)=X1(2,1); end for i=1:UNAmount % error(1,i)=(((X(1,i)-UN(1,i))^2+(X(2,i)-UN(2,i))^2)^0.5); end figure;plot(error,'-o') title('每个未知节点的误差') error=sum(error)/UNAmount % Accuracy=error/R %

注释如下：

clear % 清空工作空间变量
BorderLength=100;  % 边界长度
NodeAmount=100;  % 节点数量
BeaconAmount=8;   % 信标节点数量
UNAmount=NodeAmount-BeaconAmount;  % 未知节点数量
R=50;  % 通信半径
h=zeros(NodeAmount,NodeAmount);% 定义节点之间的距离矩阵
X=zeros(2,UNAmount);% 定义未知节点的坐标矩阵
C=BorderLength.*rand(2,NodeAmount); % 随机生成节点坐标
Sxy=[[1:NodeAmount];C]; % 将节点编号与坐标合并
Beacon=[Sxy(2,1:BeaconAmount);Sxy(3,1:BeaconAmount)];% 信标节点坐标
UN=[Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount);Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount)];% 未知节点坐标
plot(Sxy(2,1:BeaconAmount),Sxy(3,1:BeaconAmount),'r*',Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount),Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount),'k.')  % 绘制节点图像
xlim([0,BorderLength]); ylim([0,BorderLength]); title('* 红色信标节点 . 黑色未知节点')
for i=1:NodeAmount  % 计算节点之间的距离
    for j=1:NodeAmount
        Dall(i,j)=((Sxy(2,i)-Sxy(2,j))^2+(Sxy(3,i)-Sxy(3,j))^2)^0.5;% 计算节点之间的距离
        if (Dall(i,j)<=R)&(Dall(i,j)>0) % 如果距离小于通信半径，节点之间可以通信
            h(i,j)=1;% 设置节点之间的距离为1
        elseif i==j % 如果是同一个节点
            h(i,j)=0; % 距离为0
        else
            h(i,j)=inf; % 否则，节点之间不能通信
        end
    end
end
for k=1:NodeAmount  % Floyd算法计算最短路径
    for i=1:NodeAmount
        for j=1:NodeAmount
            if h(i,k)+h(k,j)<h(i,j)
                h(i,j)=h(i,k)+h(k,j);
            end
        end
    end
end
h1=h(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount);  % 信标节点之间的距离矩阵
D1=Dall(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount);
for i=1:BeaconAmount % 计算信标节点到未知节点的跳数
    dhop(i,1)=sum(D1(i,:))/sum(h1(i,:));% 计算跳数
end
D2=Dall(1:BeaconAmount,(BeaconAmount+1):NodeAmount);% 信标节点到未知节点的距离矩阵
for i=1:BeaconAmount
    for j=1:UNAmount
        if min(D2(:,j))==D2(i,j)
            Dhop(1,j)=D2(i,j);% 计算跳数
        end
    end
end
hop1=h(1:BeaconAmount,(BeaconAmount+1):NodeAmount);% 计算未知节点与信标节点之间的距离矩阵
for i=1:UNAmount
    hop=Dhop(1,i);
    Distance(:,i)=hop*hop1(:,i); % 计算未知节点到信标节点之间的距离
end
d=Distance; % 未知节点到信标节点之间的距离
for i=1:2 % 计算矩阵A
    for j=1:(BeaconAmount-1)
        a(i,j)=Beacon(i,j)-Beacon(i,BeaconAmount);
    end
end
A=-2*(a');
for m=1:UNAmount % 计算未知节点坐标
    for i=1:(BeaconAmount-1)
        B(i,1)=d(i,m)^2-d(BeaconAmount,m)^2-Beacon(1,i)^2+Beacon(1,BeaconAmount)^2-Beacon(2,i)^2+Beacon(2,BeaconAmount)^2;
    end
    X1=inv(A'*A)*A'*B;
    X(1,m)=X1(1,1);
    X(2,m)=X1(2,1);
end
for i=1:UNAmount % 计算误差
    error(1,i)=(((X(1,i)-UN(1,i))^2+(X(2,i)-UN(2,i))^2)^0.5);
end
figure;plot(error,'-o') % 绘制误差图像
title('每个未知节点的误差')
error=sum(error)/UNAmount % 平均误差
Accuracy=error/R % 定位精度

float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0; for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary; } float a = (sxy * sample_size - sx * sy) / (sxx * sample_size - sx * sx); float b = (sxx * sy - sx * sxy) / (sxx * sample_size - sx * sx);将它变成拟合成二次函数模型

可以将上述代码改为拟合成二次函数模型的代码如下：

float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0, sxxy = 0, sxxx = 0;     
for (int i = 0; i < sample_size; i++) {         
    sx += sample_data[i].year;         
    sy += sample_data[i].salary;         
    sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year;         
    sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary;
    sxxy += sample_data[i].year * sample_data[i].year * sample_data[i].salary;
    sxxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year * sample_data[i].year;
}     
float a = (sxx * sxxy - sxy * sxxx) / (sxx * sxx - sx * sxxx);
float b = (sxx * sxy - sx * sxxy) / (sxx * sxx - sx * sxxx);
float c = (sy - a * sxx - b * sx) / sample_size;

其中，a、b、c 分别是二次函数模型的三个系数，即 y = ax^2 + bx + c。