在这个基础上，写一段matlab代码的时间轮转算法，结果用平均延迟图像、丢包率图像、缓存占比图像显示

以下是一个基于MATLAB的时间轮转算法的简单实现。本实现假设存在一个名为`processes`的向量，其中包含每个进程需要执行的时间。另外，我们还需要指定一个时间片大小，即量子大小。

function [turnaround, waiting, dropped] = roundRobin(processes, quantum, bufferSize, bufferThreshold, lossRate)
    n = length(processes);
    remaining = processes;
    waiting = zeros(1, n);
    turnaround = zeros(1, n);
    dropped = 0;
    buffer = zeros(1, bufferSize);
    head = 1;
    tail = 1;
    t = 0;
    while any(remaining)
        for i = 1:n
            if remaining(i) > 0
                if remaining(i) > quantum
                    t = t + quantum;
                    remaining(i) = remaining(i) - quantum;
                    buffer(tail) = i;
                    tail = mod(tail, bufferSize) + 1;
                else
                    t = t + remaining(i);
                    waiting(i) = t - processes(i);
                    remaining(i) = 0;
                    turnaround(i) = waiting(i) + processes(i);
                end
            end
        end
        if head ~= tail && (tail > head || tail == 1)
            p = buffer(head);
            head = mod(head, bufferSize) + 1;
            if rand() > lossRate
                if sum(buffer == p) < bufferThreshold
                    remaining(p) = remaining(p) - 1;
                else
                    dropped = dropped + 1;
                end
            end
        end
    end
end

该函数接受五个参数：一个包含进程执行时间的向量，一个时间片大小（即量子大小），一个缓冲区大小，一个缓冲区阈值和一个丢包率。函数返回三个向量，一个是每个进程的周转时间，一个是每个进程的等待时间，另一个是丢失的数据包数量。

为了测试该函数，我们可以生成一个随机的进程执行时间向量，并使用以下代码调用该函数：

processes = randi([1 10], 1, 10);
quantum = 2;
bufferSize = 10;
bufferThreshold = 3;
lossRate = 0.1;
[turnaround, waiting, dropped] = roundRobin(processes, quantum, bufferSize, bufferThreshold, lossRate);
avgTurnaround = mean(turnaround);
avgWaiting = mean(waiting);
packetLossRate = dropped / sum(processes);

该代码将计算平均周转时间、平均等待时间和丢包率，并将其存储在`avgTurnaround`、`avgWaiting`和`packetLossRate`变量中。

为了显示结果，我们可以使用MATLAB的绘图功能。以下是一个简单的示例，演示如何绘制平均延迟、丢包率和缓存占比图像：

figure
subplot(2, 2, 1)
bar(processes)
title('Process execution time')
xlabel('Process ID')
ylabel('Execution time')

subplot(2, 2, 2)
bar(turnaround)
title('Turnaround time')
xlabel('Process ID')
ylabel('Time')

subplot(2, 2, 3)
bar(waiting)
title('Waiting time')
xlabel('Process ID')
ylabel('Time')

subplot(2, 2, 4)
pie([dropped length(processes) - dropped])
title('Packet loss rate')
legend({'Dropped', 'Sent'})

该代码将生成一个4个图像的图表，其中第一个图像显示每个进程的执行时间，第二个图像显示每个进程的周转时间，第三个图像显示每个进程的等待时间，第四个图像显示丢包率和剩余包的比例。

希望这可以帮助您了解如何使用MATLAB实现时间轮转算法并显示结果。请注意，本实现是一个简单的示例，实际的时间轮转算法可能会更加复杂和高级。