给这段代码加上注释 function outIndex = multinomialR(weight) Col=length(weight);%获取数据的长度 N_babies= zeros(1,Col); cdf= cumsum(weight);%计算粒子权重累积函数cdf u=rand(1,Col);%产生[0,1]分布的随机数 uu=u.^(1./(Col:-1:1)); ArrayTemp=cumprod(uu); u = fliplr(ArrayTemp); j=1; for i=1:Col while (u(i)>cdf(j)) j=j+1; end N_babies(j)=N_babies(j)+1; end index=1; for i=1:Col if (N_babies(i)>0) for j=index:index+N_babies(i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_babies(i); end

好的，给这段代码加上注释：

% 定义一个函数，输入参数为权重向量，输出参数为采样后的粒子索引向量
function outIndex = multinomialR(weight)
Col = length(weight); % 获取数据的长度
N_babies = zeros(1, Col); % 初始化每个粒子被采样到的次数为0
cdf = cumsum(weight); % 计算粒子权重累积函数cdf
u = rand(1, Col); % 产生[0,1]分布的随机数
uu = u.^(1./(Col:-1:1)); % 计算指数分布的随机数
ArrayTemp = cumprod(uu); % 计算指数分布的累积分布函数
u = fliplr(ArrayTemp); % 反转累积分布函数
j = 1;
% 根据采样规则，对每个粒子进行采样
for i = 1:Col
while (u(i) > cdf(j)) % 如果当前随机数大于粒子权重的累积和，则继续向后寻找粒子
j = j + 1;
end
N_babies(j) = N_babies(j) + 1; % 记录被采样到的次数
end
index = 1;
outIndex = zeros(1, Col); % 初始化采样后的粒子索引向量为0
% 根据每个粒子被采样到的次数，生成采样后的粒子索引向量
for i = 1:Col
if (N_babies(i) > 0)
for j = index:index+N_babies(i)-1
outIndex(j) = i;
end
end
index = index + N_babies(i);
end
end