马氏距离matlab原始代码EyeStateKNNClassifier 使用不同距离度量和邻居参数数量的k-NN算法预测眼图状态 该存储库包含“使用k-NN算法预测眼图状态：不同距离度量和邻居参数数量的比较研究”的原始实现，该方法已发布在2019年医疗技术大会（TIPTEKNO）上。 为了提出针对不同类型问题的基于k-NN的方法，必须分析并正确解释不同的距离度量和相邻参数的数量。 在此项目中，我们使用k-NN算法基于不同距离指标（城市街区，chebychev，相关性，余弦，欧几里得，马哈拉诺比斯，minkowski，seuclidean，spearman）和邻居参数的数量执行了基于脑电图的眼睛状态预测。 一些细节如下： 在可通过UCI机器学习存储库[]获得的EEG眼神状态数据集上进行的实验。 该数据集包含多变量，顺序和时间序列的现实世界EEG数据。 EEG Eye State.arf文件转换为EEGEyeStateDataSet_Data.mat（包含所有EEG数据）和EEGEyeStateDataSet_Labels.mat（包含标签）。 使用十倍留一法交叉验证技术评估分类性能以进行

演示如何在 GUI 上绘制眼图。 MATLAB 2018b 笔记： - 这可以使用 commscope.Eye - 但 commscope.Eye 将在后续版本中移除。 Mathworks 建议改用 comm.EyeDiagram。 - 但是，推荐的功能缺少在 GUI 上绘图的功能- 我添加了自己的代码用于在 GUI 上绘图

usb眼图测试程序补丁，程序，linux驱动程序

这个资源里的代码包含的眼图几种常见的画法和对比。同时是结合信道传输的实例去体现的。

用MATLAB编写的通信原理典型实验：眼图

用MATLAB绘制波形形成后的双极性非归零码时域波形及其眼图的绘制需要注意的是，程序中用到sigexpand，因此要重建一个m文件，命名为：sigexpand.m。

该matlab程序已经经过运行调试成功，由于是初学者，其中可能会有很多不妥的地方，请给予意见。

主要介绍了HDMI眼图测试的一些参数及测试结果对比，有兴趣的同学可以作为参考

通过课程设计，巩固已经学过的有关数字调制系统的知识，加深对知识的理解和应用，学会用system view软件工具对通信系统进行仿真。   在这部分中，首先要阐明选题的背景和选题的意义，然后分析所要设计的成果及对应到要实现的系统或程序应具有什么样的功能。   系统详细设计 （一）、通信的根本任务是远距离传递信息，准确地传输数字信息是数字通信的一个重要环节。在数字传输系统中，其传输对象通常是二进制数字信息。它可能是来自计算机、网络或其他数字设备的各种数字代码，也可能来自数字电话终端的脉冲编码信号。设计数字传输系统的基本考虑是选择一组有限的离散的波形来表示数字信号。这些离散波形可以是未经调制的不同电平信号，也可以是调制后的信号形式。由于未经调制的脉冲电信号所占据的频带通常从直流和低频开始，因而称为数字基带信号。在某些有线信道中，特别是传输距离不大远的情况下，数字基带信号可以直接传送，我们称之为数字信号的基带传输。而在另外一些信道，特别是无线信道和光信道中，数字基带信号则必须经过调制，将信号频谱搬移到高频处才能在信道中传输。我们把这种数字信号的调制传输（或载波传输）。如果把调制与解调过程看做是广义信道的一部分，则任何数据传输系统均可等效为基带传输系统。因而数字基带信号的传输原理是十分重要的。通过system view提供的仿真环境对数字基带传输中的某些问题加以仿真、分析，能帮助我们进一步加深对这些抽象概念的理解，并增强感性认识。

介绍眼图形成原理及作用 眼图基本原理 详解原图测量步骤 介绍眼图形成原理及作用 眼图基本原理 详解原图测量步骤