能详细解释注释一下matlab中下面的各行代码吗
function [deltaf, deltaf2] = gaussfit_SSD(ff,nmmt)
[pks,lcs] = findpeaks(nmmt);
[~,inpks] = sort(pks,'descend');
in1 = lcs(inpks(1));
in2 = lcs(inpks(2));
is1 = find(nmmt(in1+1:end)<2/3*nmmt(in1),1,'first');
is2 = find(nmmt(in2+1:end)<2/3*nmmt(in2),1,'first');
estsig1 = abs(ff(in1)-ff(in1+is1));
if isempty(is2) %isempty 确定数组是否为空
estsig2 = 4*abs(ff(in1)-ff(in2));
else
estsig2 = abs(ff(in2)-ff(in2+is2));
end
ff_in1 = -((ff-ff(in1)).^2);
ff_in2 = -((ff-ff(in2)).^2);
ff_m_in1_in2 = -((ff-0.5*(ff(in1)+ff(in2))).^2);
Phi = @(x)(nmmt-(x(1)*exp(ff_in1/(2*(x(4))^2))+x(2)*exp(ff_in2/(2*(x(5))^2))+x(3)*exp(ff_m_in1_in2/(2*(x(6))^2))));
x0 = [nmmt(in1)/2 nmmt(in2)/2 nmmt(round(mean([in1,in2])))/4 estsig1 estsig2 4*abs(ff(in1)-ff(in2))];
x=SAM_LMF(Phi,x0);
deltaf = abs(x(4))*2.5;
deltaf2 = abs(x(6));
end
```
这是一个用于高斯拟合的Matlab函数，下面对每行代码进行解释：
function [deltaf, deltaf2] = gaussfit_SSD(ff,nmmt)
定义了一个名为 gaussfit_SSD 的函数，它有两个输入参数 ff 和 nmmt，分别表示频率和功率谱密度，同时有两个输出参数 deltaf 和 deltaf2，分别表示高斯拟合结果中的两个拟合参数。
[pks,lcs] = findpeaks(nmmt);
用 findpeaks 函数查找功率谱密度数据中的峰值和其对应位置，返回值 pks 是一个列向量，表示峰值；lcs 是一个列向量，表示峰值对应的位置。
[~,inpks] = sort(pks,'descend');
将峰值按降序排列，并返回排列后每个元素在原始向量中的位置索引。用 ~ 忽略第一个输出参数。
in1 = lcs(inpks(1));
inpks 中第一个元素对应的峰值位置就是第一个峰值的位置，赋值给 in1。
in2 = lcs(inpks(2));
inpks 中第二个元素对应的峰值位置就是第二个峰值的位置，赋值给 in2。
is1 = find(nmmt(in1+1:end)<2/3nmmt(in1),1,'first');
从第一个峰值位置向后搜索，找到第一个功率谱密度小于峰值 2/3 的位置，将该位置到第一个峰值位置的距离赋值给 is1。
is2 = find(nmmt(in2+1:end)<2/3nmmt(in2),1,'first');
从第二个峰值位置向后搜索，找到第一个功率谱密度小于峰值 2/3 的位置，将该位置到第二个峰值位置的距离赋值给 is2。
estsig1 = abs(ff(in1)-ff(in1+is1));
估计第一个峰值的标准差，即估算高斯分布函数的半峰宽。
if isempty(is2)
判断第二个峰值后是否还有功率谱密度超过 2/3 的峰值。
estsig2 = 4abs(ff(in1)-ff(in2));
如果没有第二个峰值，则将第二个峰值的标准差估计为两个峰值之间的距离的 4 倍。
else
如果有第二个峰值，则将第二个峰值的标准差估计为两个峰值之间的距离。
estsig2 = abs(ff(in2)-ff(in2+is2));：
计算第二个高峰的标准差，如果第二个高峰不存在，则使用第一个和第二个高峰之间的距离作为标准差的估计值。
ff_in1 = -((ff-ff(in1)).^2);：
计算 ff 中每个元素与第一个高峰的距离的平方的负数，用于后面的高斯拟合。
ff_in2 = -((ff-ff(in2)).^2);：
计算 ff 中每个元素与第二个高峰的距离的平方的负数，用于后面的高斯拟合。
ff_m_in1_in2 = -((ff-0.5(ff(in1)+ff(in2))).^2);：
计算 ff 中每个元素与第一个和第二个高峰中点的距离的平方的负数，用于后面的高斯拟合。
Phi = @(x)(nmmt-(x(1)exp(ff_in1/(2(x(4))^2))+x(2)exp(ff_in2/(2(x(5))^2))+x(3)exp(ff_m_in1_in2/(2(x(6))^2))));：
定义拟合函数 Phi，该函数用于计算实际值和拟合值之间的残差，x 为待拟合参数。
x0 = [nmmt(in1)/2 nmmt(in2)/2 nmmt(round(mean([in1,in2])))/4 estsig1 estsig2 4*abs(ff(in1)-ff(in2))];：
定义初始参数，其中第一到第三个参数分别为第一个高峰的振幅、第二个高峰的振幅和两个高峰中点的振幅，第四和第五个参数为第一个和第二个高峰的标准差，第六个参数为两个高峰中点的距离的估计值的四倍。这些参数将在拟合过程中调整以最小化残差。
x=SAM_LMF(Phi,x0);：
使用 SAM_LMF 算法对拟合函数进行非线性拟合，得到最佳参数 x。
deltaf = abs(x(4))*2.5;：
计算第一个高峰的频率差，x(4) 为第一个高峰的标准差，乘以 2.5 是为了得到更广泛的峰宽估计。
deltaf2 = abs(x(6));：
计算第二个高峰的频率差，x(6) 为两个高峰中点的距离的估计值的四倍。