其参数要求NRZ码元为2进制、码元速率为100B，升余弦滚降滤波器无ISI的最大传输速率为200B、滚降系数为0.2。利用MATLAB画出输入为双极性不归零码的基带信号波形及眼图，添加高斯白噪声

在MATLAB中，要完成这个任务，你需要先了解一些基本概念：

1. NRZ (Non Return to Zero) 码是一种简单的二进制编码方式，它的特点是每个比特结束后不会回到0状态。

2. 基带信号波形表示原始信息的电信号形式，对于NRZ码元，这通常是一个系列的正负交替脉冲。

3. 升余弦滚降滤波器用于平滑信号并减少码间干扰(ISI, Inter Symbol Interference)，其最大传输速率低于码元速率，这里是200B/s而不是100B/s，因为需要留出部分资源来防止ISI。

4. 滚降系数（Roll-off factor）决定了滤波器陡峭程度，0.2的滚降系数意味着滤波器过渡区较宽。

5. 眼图是一种可视化工具，可以显示接收端信号质量，特别是在存在随机噪声的情况下，它能直观地看出信号的稳定性和抗噪声性能。

以下是步骤概述：

1. 使用`comm.NRZ`函数生成NRZ码序列，并设置码元速率为100B。
2. 对该序列应用`comm.RaisedCosineFilter`函数，指定滤波器参数，如码元速率、滚降系数和无ISI条件。
3. 创建一个时间向量，与滤波后的信号同步。
4. 利用`plot`函数绘制基带信号波形。
5. 添加高斯白噪声到信号上，可以使用`awgn`函数。
6. 再次绘制处理噪声后的信号波形和眼图。

在MATLAB环境中，具体的代码可能类似这样（假设已导入`comm`库）：

% 生成NRZ码序列
nrzData = nrz(1e3); % 1000个码元

% 应用滤波器
[filteredData, ~] = raisedcosine(nrzData, 100, 0.2, 'OutputDataType', 'double');

% 时间同步
ts = 1/100; % 码元周期
timeVec = (0:length(filteredData)-1)/100;

% 绘制原始信号波形
figure;
subplot(2,1,1);
plot(timeVec, filteredData);
title('Baseband Signal Waveform with NRZ Code');

% 添加高斯白噪声
noiseLevel = 1; % 随机噪声的强度，可以根据实际情况调整
noisyData = filteredData + noiseLevel * randn(size(filteredData));

% 生成眼图
figure;
subplot(2,1,2);
eyeDiagram(noisyData, ts, 'Title', 'Eye Diagram with Noise');