在Matlab中，如何使用通信工具箱创建AWGN信道模型，并评估通过该信道传输的信号质量？请结合眼图和误比特率（BER）的计算进行说明。

在通信系统仿真中，了解如何使用Matlab通信工具箱模拟AWGN信道并评估信号质量是至关重要的。AWGN信道模型的建立和信号质量的评估涉及到多个专业步骤和工具箱函数的运用。以下是详细的步骤和方法：

参考资源链接：[Matlab通信工具箱：关键函数与特性概览](https://wenku.csdn.net/doc/55ktnegepk?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，创建AWGN信道模型，可以使用`awgn`函数。该函数允许我们根据所需的信噪比(SNR)向信号中添加高斯白噪声。例如，`y = awgn(x,snr,'measured')`将信号x的信噪比设置为snr，并返回添加了噪声的信号y。

其次，为了评估信号质量，我们需要计算误比特率(BER)。在Matlab中，可以利用`berawgn`函数来计算在AWGN信道下特定调制方式和信噪比下的误比特率。例如，`[ber,simber] = berawgn(EbNo,'相干BPSK')`将计算在一定能量噪声比(EbNo)下的理论和模拟BER，用于BPSK调制方式。

对于信号质量的直观评估，眼图是一个非常有用的工具。眼图可以帮助我们观察信号在采样时刻的波形，从而判断信号是否受到噪声或其他干扰的影响。在Matlab中，可以使用`eyediagram`函数来生成眼图。例如，`eyediagram(y,nsamp,nwave)`将信号y的眼图显示出来，其中nsamp是每个眼图周期内的样本数，nwave是显示的眼图周期数。

结合误比特率的计算和眼图的分析，我们可以全面评估AWGN信道对信号质量的影响。如果误比特率较高，表明信噪比较低，信号在传输过程中受到噪声的影响较大。通过观察眼图，可以直观地看到信号的失真程度，进而指导我们在设计通信系统时进行参数调整和优化。

以上这些步骤和方法，能够帮助我们使用Matlab通信工具箱全面分析和评估通信系统的性能。如果想要更深入地了解Matlab通信工具箱中各个函数的用法和更多相关知识，建议参考《Matlab通信工具箱：关键函数与特性概览》一书。该资料不仅涵盖了上述内容的详细解释，还包括了其他如信源编码、差错控制编码等通信系统的关键技术和概念，对于学习和掌握Matlab在通信系统仿真中的应用非常有帮助。

参考资源链接：[Matlab通信工具箱：关键函数与特性概览](https://wenku.csdn.net/doc/55ktnegepk?spm=1055.2569.3001.10343)