使用MATLAB生成8PSK，16PSK信号，并用K-means聚类算法进行分类得到分类后的信号的示例代码及说明

在MATLAB中，你可以使用`comm.RectangularQAMModulator`函数来生成8PSK或16PSK信号，然后通过`kmeans`函数来进行K-means聚类。以下是一个简化的示例代码：

% 导入所需库
import comm.*
from ml.cluster import kmeans

% 设定参数
M = 8; % 对于8PSK，M=8
Nsamples = 1000; % 数据点的数量
carrierFrequency = 1e6; % 载波频率 (Hz)
dataSymbols = randi([0 M-1], 1, Nsamples); % 随机数据符号

% 创建信号发生器
mod = comm.RectangularQAMModulator(M, 'PhaseOffset', 0);
txSig = mod(dataSymbols, 'BitRate', 1/carrierFrequency);

% 加上噪声模拟通信环境（可选）
noisePower = 0.5; % 噪声功率
noisySig = txSig + sqrt(noisePower) * randn(size(txSig));

% K-means聚类
numClusters = 4; % 假设我们知道有4个信号类别
[cluster Centers] = kmeans(noisySig, numClusters);

% 绘制原始信号和聚类后的信号
subplot(2,1,1), plot(dataSymbols), title('Original Symbols')
subplot(2,1,2), plot(Centers(cluster)), title('Clustered Symbols')

% 记录每个信号点属于哪一类
labels = cluster;