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在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法引言：噪声是信号处理中的一个常见问题，它可以由多种因素引起，如传感器本身的噪声、电磁干扰等。
噪声的存在会影响到信号的质量和准确性，因此在许多应用中，我们需要进行噪声抑制和降噪处理。
对于Matlab来说，它提供了多种方法和工具来实现这一目标。
本文将介绍在Matlab中进行噪声抑制和降噪处理的方法。
一、频域滤波方法在Matlab中，频域滤波方法是一种常见且有效的噪声抑制和降噪处理方法。
该方法的基本思想是将信号从时域转换到频域，在频域中对信号进行滤波，并将滤波后的信号再转换回时域。
Matlab提供了丰富的频域滤波函数和工具，如fft、ifft、fftshift等。
通过这些函数，我们可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等各种滤波操作，从而有效抑制和降噪信号。
二、时域滤波方法时域滤波方法是另一种常用的噪声抑制和降噪处理方法。
该方法的基本思想是在时域中对信号进行滤波，直接对信号进行抽样和滤波处理。
与频域滤波不同的是，时域滤波方法更加直观和易于理解。
在Matlab中，我们可以使用filter函数和fir1函数实现时域滤波。
其中，filter函数可以对信号进行FIR滤波，而fir1函数可以设计并生成FIR滤波器。
三、小波变换方法小波变换是一种非常有用的信号处理方法，它可以将信号在时间和频率上进行局部分析。
在噪声抑制和降噪处理中，小波变换可以帮助我们将信号分解成不同的频率成分，并对噪声进行抑制。
在Matlab中，我们可以使用wavelet函数和wdenoise函数来实现小波变换。
通过这些函数，我们可以选择不同的小波基函数，并设置适当的阈值来实现噪声抑制和降噪处理。
四、自适应滤波方法自适应滤波是一种根据信号特性自动调整滤波器参数的滤波方法。
它可以自动识别和适应信号中的噪声，并对其进行抑制和降噪处理。
在Matlab中，自适应滤波可以通过nlms函数和rls函数来实现。
这些函数基于LMS算法和RLS算法，可以快速、准确地对信号进行自适应滤波。
如何使用MATLAB进行频域滤波与去噪使用MATLAB进行频域滤波与去噪引言：在数字信号处理领域，频域滤波与去噪是一项重要而常见的任务，在实际应用中有很多场景需要对信号进行去除噪声或者滤波处理。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们完成频域滤波与去噪的任务。
本文将介绍如何使用MATLAB进行频域滤波与去噪，并给出一些实用的例子。
一、频域滤波频域滤波是一种常用的信号处理方法，它通过将信号从时域转换到频域，对频域上的信号进行滤波处理，再将滤波后的信号转换回时域得到最终结果。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地进行频域滤波。
1. FFT（快速傅里叶变换）傅里叶变换是将信号从时域转换到频域的一种数学方法，而快速傅里叶变换（FFT）是对离散信号进行傅里叶变换的一种快速算法。
在MATLAB中，可以使用fft函数完成FFT变换，如下所示：```matlabY = fft(X);```其中，X为输入信号，Y为傅里叶变换后的结果。
通过FFT变换，我们可以将信号转换到频域进行进一步的处理。
2. 频域滤波器设计MATLAB提供了fir1、fir2、butter等函数用于设计常见的滤波器，根据滤波器的需求选择合适的函数进行滤波器设计。
以fir1函数为例，它可以设计出一种FIR （有限脉冲响应）滤波器，实现对频域信号的滤波。
下面是一个示例代码：```matlaborder = 32; % 滤波器阶数cutoff = 0.2; % 截止频率b = fir1(order, cutoff); % FIR滤波器设计```在上述代码中，我们指定了滤波器的阶数和截止频率，通过调用fir1函数进行滤波器设计，并得到滤波器的系数b。
将滤波器系数应用到信号上，可以实现对信号的频域滤波。
3. 频域滤波器应用设计好滤波器后，我们可以将滤波器应用到信号上，实现频域滤波。
MATLAB 提供了fftfilt函数用于对信号进行频域滤波，如下所示：```matlabY = fftfilt(b, X);```其中，b为滤波器系数，X为输入信号，Y为滤波后的结果。
利用Matlab进行图像去噪和图像增强随着数字图像处理技术的不断发展和成熟，图像去噪和图像增强在各个领域都有广泛的应用。
而在数字图像处理的工具中，Matlab凭借其强大的功能和易于使用的特点，成为了许多研究者和工程师首选的软件之一。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像去噪和图像增强的方法和技巧。
一、图像去噪图像去噪是指通过一系列算法和技术，将图像中的噪声信号去除或减弱，提高图像的质量和清晰度。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的方法之一是利用小波变换进行去噪。
1. 小波变换去噪小波变换是一种多尺度分析方法，能够对信号进行时频分析，通过将信号分解到不同的尺度上，实现对图像的去噪。
在Matlab中，可以使用"dwt"函数进行小波变换，将图像分解为低频和高频子带，然后通过对高频子带进行阈值处理，将噪声信号滤除。
最后通过逆小波变换将去噪后的图像重构出来。
这种方法能够有效抑制高频噪声，保留图像的细节信息。
2. 均值滤波去噪均值滤波是一种基于平均值的线性滤波方法，通过计算像素周围邻域内像素的平均值，替代原始像素的值来去除噪声。
在Matlab中，可以使用"imfilter"函数进行均值滤波，通过设置适当的滤波模板大小和滤波器系数，实现对图像的去噪。
二、图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量、增强图像的细节和对比度，使图像更容易被观察和理解。
Matlab提供了多种图像增强方法，以下将介绍其中的两种常用方法。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过对图像像素值的分布进行调整，增强图像对比度的方法。
在Matlab中，可以使用"histeq"函数进行直方图均衡化处理。
该函数能够将图像的像素值分布拉伸到整个灰度级范围内，提高图像的动态范围和对比度。
2. 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像边缘和细节来改善图像质量的方法。
在Matlab中，可以使用"imsharpen"函数进行图像的锐化增强处理。
matlab中的去噪函数
MATLAB中有多种用于去噪的函数和工具，其中一些常用的包括：
1. `medfilt1`，这个函数用于对一维信号进行中值滤波，可以
有效地去除椒盐噪声和其他类型的噪声。
2. `medfilt2`，类似于`medfilt1`，这个函数用于对二维图像
进行中值滤波，对于去除图像中的斑点噪声和其他类型的噪声效果
很好。
3. `wiener2`，这个函数实现了维纳滤波器，可以用于图像的
去噪。
维纳滤波器是一种自适应滤波器，可以根据图像的局部特性
进行滤波，适用于各种类型的噪声。
4. `imfilter`，这个函数可以实现各种类型的滤波操作，包括
高斯滤波、均值滤波等，可以根据具体的需求选择合适的滤波器进
行去噪处理。
5. `denoiseWavelet`，MATLAB中还提供了基于小波变换的去
噪函数，可以通过小波阈值处理来去除信号中的噪声成分。
除了以上提到的函数，MATLAB还提供了一些图像处理工具箱，
其中包含了更多高级的去噪算法和工具，比如基于深度学习的去噪
方法、非局部均值去噪（NL-means denoising）等。
这些工具可以
根据具体的应用场景和需求选择合适的去噪方法进行处理。
总的来说，MATLAB提供了丰富的去噪函数和工具，可以根据具
体的信号或图像特性选择合适的方法进行去噪处理。
在实际应用中，需要根据噪声类型、信噪比以及对信号质量的要求来选择合适的去
噪方法。
matlab去噪声方法MATLAB中去噪声的方法有很多，以下列举了一些常用的方法：1. 均值滤波：均值滤波是一种简单且有效的去噪声方法，它通过计算邻域内像素的平均值来减小噪声。
具体操作是创建一个与输入图像大小相同的零矩阵，然后遍历图像的每个像素，将邻域内的像素值求和，最后除以邻域内像素的数量，得到滤波后的像素值。
2. 中值滤波：中值滤波主要用于去除图像中的脉冲噪声和椒盐噪声。
该方法的核心思想是将图像中相邻像素的灰度值进行排序，然后取中间值作为滤波后的像素值。
3. 高斯滤波：高斯滤波是一种广泛应用于图像去噪的方法，它通过在图像上滑动一个高斯核函数来降低噪声。
高斯核函数的宽度决定了滤波的效果，宽度越大，去噪效果越明显，但同时也会导致图像变得模糊。
4. 双边滤波：双边滤波是一种基于邻域的滤波方法，它同时考虑了像素的空间距离和灰度差异。
通过在图像上滑动一个双边核函数，可以有效地去除噪声并保留图像的细节。
5. 基于小波变换的方法：小波变换可以将图像分解为不同尺度、方向和频率的子带，通过对子带的处理，可以有效地去除图像中的噪声。
常用的有小波分解、小波合成和小波去噪等方法。
6. 基于深度学习的方法：深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像去噪领域也取得了很好的效果。
通过训练神经网络，可以学习到图像的复杂特征，从而在去噪的同时保留图像的细节。
在MATLAB中实现这些方法，可以利用内置的图像处理函数或自行编写代码。
例如，使用imfilter函数实现均值滤波，使用im2double函数将图像转换为双精度值等。
同时，可以借助图像处理工具箱中的各种滤波器和图像读取、显示函数，如sobel、roberts、prewitt算子等，来实现特定的去噪效果。
在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法图像处理是一门涉及数字图像的处理技术和方法的学科，它可以帮助我们从图像中获取有用的信息，并改进图像的质量。
Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境，也是图像处理的重要工具之一。
本文将介绍在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法。
一、图像的读取和显示在开始进行图像处理之前，我们首先需要读取和显示图像。
在Matlab中，可以使用imread函数读取图像文件，该函数会返回一个包含图像像素值的矩阵。
通过imshow函数可以将图像显示在Matlab的图像窗口中。
同时，也可以使用imwrite函数将处理后的图像数据保存为图像文件。
二、图像的预处理在进行一系列的图像处理操作之前，通常需要对图像进行预处理，以提高后续处理步骤的效果。
常见的图像预处理方法包括灰度化、降噪、增强对比度等操作。
1. 灰度化灰度化是将彩色图像转化为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以使用rgb2gray 函数将彩色图像转化为灰度图像。
灰度图像只有一个通道，每个像素的值表示了该像素的亮度。
2. 降噪图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
为了提高图像质量和后续处理的准确性，可以使用图像降噪方法来减少这些噪声的影响。
Matlab中提供了一些常用的降噪函数，如medfilt2、wiener2等，可以根据实际需求选择合适的方法来降噪。
3. 增强对比度对比度是指图像中不同亮度之间的差异程度。
当图像的对比度较低时，图像细节会变得不明显。
为了提高图像的可视化效果，可以使用一些增强对比度的方法。
例如，可以使用imadjust函数对图像的像素值进行调整，以拉伸图像的灰度级范围。
三、图像的滤波滤波在图像处理中起到了非常重要的作用，可以用来平滑图像、提取图像的边缘等。
在Matlab中，提供了多种滤波函数，可以根据需求选择合适的滤波方法。
1. 均值滤波均值滤波是一种常见的平滑滤波方法，可以用来消除图像中的高频噪声。
实验二图像去噪一、实验目的1. 熟悉图像高斯噪声和椒盐噪声的特点；2. 掌握利用均值滤波和中值滤波去除图像噪声的方法。
二、实验内容1. 打开Matlab 编程环境。
2. 读入图像，在图像上分别添加高斯噪声和椒盐噪声。
3. 显示原图像和噪声图像。
4. 对噪声图像进行均值滤波和中值滤波处理。
5. 显示处理效果图。
三、实验程序及结果1、实验程序m=imread('pout.tif');x=imnoise(m,'salt & pepper',0.02);y=imnoise(m,'gaussian',0,0.01);figure(1)subplot(311)imshow(m);subplot(312)imshow(x)subplot(313)imshow(y);q=filter2(fspecial('average',3),x);w=filter2(fspecial('average',3),y);n=medfilt2(m);figure(2)subplot(311)imshow(uint8(q));subplot(312)imshow(uint8(w));subplot(313)imshow(n);2、实验结果四、实验思考：1. 比较均值滤波和中值滤波的对高斯噪声和椒盐噪声图像的处理效果，分析原理？答：中值滤波对于椒盐噪声效果好，因为椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同的位置上，图像中有干净点也有污染点。
中值滤波是选择适当的点来代替污染的点所以处理效果会更好。
由于噪声的均值不为零，所以均值滤波不能很好的去除噪声点。
均值滤波对于高斯噪声效果好，因为高斯噪声的幅值近似于正态分布但是却分布在每个点像素上。
图像中的每个点都是污染点，所以如果采用中值滤波会找不到合适的干净点，由于正态分布的均值为零，所以均值滤波可以削弱噪声。
MATLAB图像处理技术与实例展示引言图像处理是一门涉及数字图像处理和计算机视觉的重要学科，它在日常生活中的应用范围非常广泛。
MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，提供了许多图像处理的函数和工具箱，能够帮助实现各种图像处理任务。
本文将介绍一些常用的MATLAB图像处理技术，并提供相应的实例展示。
一、图像加噪与去噪图像加噪是指在原始图像上添加一些随机扰动，使原始图像的细节模糊或失真。
在实际应用中，图像往往会受到各种因素的影响，如传感器噪声、压缩噪声等。
为了恢复原始图像的质量，需要进行去噪处理。
MATLAB提供了许多图像加噪和去噪的函数和工具箱。
例如，使用imnoise函数可以在图像上添加高斯噪声、椒盐噪声等。
而使用imnlmfilt函数可以实现非局部均值去噪算法，通过对邻域像素的均值进行补偿，可以有效降低噪声。
实例展示：下面以一个简单的实例展示图像去噪的过程。
首先，我们使用imnoise函数在一张原始图像上添加高斯噪声：```MATLABI = imread('original_image.jpg');noisy_image = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.02);```然后，我们使用imnlmfilt函数对添加噪声的图像进行去噪处理：```MATLABdenoised_image = imnlmfilt(noisy_image);```最后，我们可以将原始图像、添加噪声的图像和去噪后的图像进行对比，以评估去噪效果。
二、图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，改善图像的质量和视觉效果，使图像更加清晰、鲜艳。
图像增强的方法有很多，其中包括直方图均衡化、对比度增强、锐化等。
在MATLAB中，可以使用histeq函数实现直方图均衡化，通过重新分布图像灰度级的分布，增强图像的对比度和细节。
而使用imadjust函数可以进行对比度增强，通过调整图像对比度和亮度来增强图像的视觉效果。
使用MATLAB进行图像去噪处理的基本原理图像去噪处理是数字图像处理的一个重要领域，它的目标是从图像中去除噪声，提高图像的质量和清晰度。
在实际应用中，图像往往会受到各种因素的影响而产生噪声，如传感器噪声、信号传输中的干扰等。
为了准确地还原图像的细节和信息，我们需要使用一些图像处理算法，而MATLAB作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，可以帮助我们实现图像去噪处理。
在使用MATLAB进行图像去噪处理之前，首先需要了解一些基本的原理和概念。
图像噪声可以分为两种类型：加性噪声和乘性噪声。
加性噪声是指噪声与原始图像的像素值相加，而乘性噪声是指噪声与原始图像的像素值相乘。
常见的加性噪声有高斯噪声、盐噪声和椒盐噪声，而乘性噪声则包括了泊松噪声等。
对于加性噪声的去噪处理，最常用的方法是使用滤波器。
滤波器可以通过对图像进行空间域或频域的操作，抑制噪声的同时保留图像的细节。
在MATLAB中，我们可以使用各种滤波器函数，如均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
这些滤波器可以通过对图像的像素进行加权平均、中值选取或高斯加权等方式，来实现对噪声的抑制。
而对于乘性噪声的去噪处理，一种常用的方法是使用非线性滤波器。
非线性滤波器可以通过对图像的像素进行非线性变换，来抑制噪声并保留图像的细节。
在MATLAB中，我们可以使用一些非线性滤波器函数，如中值滤波器、双边滤波器等。
这些滤波器通过对图像的像素进行排序、加权平均等方式，来实现对噪声的抑制。
除了滤波器方法，MATLAB还提供了其他一些图像去噪处理的算法。
例如，基于小波变换的去噪方法可以通过对图像的小波系数进行阈值处理，来实现对噪声的抑制。
MATLAB中的小波变换函数可以将图像分解为不同尺度的频带，然后通过对各个频带的小波系数进行阈值处理，来实现去噪处理。
此外，MATLAB还提供了一些基于统计学原理的去噪方法。
例如，基于最小均方误差的去噪方法可以通过对图像的像素进行统计分析，来估计噪声的概率分布，并通过最小化均方误差的方式，来实现对噪声的抑制。
如何使用Matlab进行图像分析随着计算机视觉技术的快速发展，图像分析在很多领域中扮演了重要的角色。
Matlab作为一种功能强大的工具，被广泛应用于图像处理和分析中。
在本文中，我们将学习如何使用Matlab进行图像分析，探索其强大的功能和应用。
第一部分：图像预处理在进行图像分析之前，首先需要对图像进行预处理，以获取更好的结果。
Matlab提供了丰富的预处理函数，如图像去噪、图像增强、均衡化等。
其中，图像去噪是一个常见的预处理步骤。
使用Matlab的`imnoise`函数可以向图像中添加噪声，而使用`imfilter`函数可以对图像进行滤波去噪处理。
此外，图像增强也是一个重要的预处理步骤。
Matlab提供了多种图像增强算法，如直方图均衡化、对比度增强等。
其中，直方图均衡化可以使图像的亮度分布更加均匀，从而提高图像的视觉效果。
第二部分：特征提取特征提取是图像分析的核心步骤，通过提取图像的特征，可以更好地描述图像内容。
Matlab提供了多种特征提取方法，如颜色直方图、梯度直方图、纹理特征等。
其中，颜色直方图可以描述图像中各个颜色的像素分布情况，梯度直方图可以描述图像中边缘的分布情况，纹理特征可以描述图像中纹理的特性。
在Matlab中，可以使用`imhist`函数计算图像的颜色直方图，使用`imgradient`函数计算图像的梯度直方图，使用`graycomatrix`函数计算图像的纹理特征。
第三部分：目标检测与识别目标检测与识别是图像分析的重要应用之一，可以用于实现人脸识别、物体检测等任务。
Matlab提供了多种目标检测和识别算法，如Haar特征、HOG特征、深度学习方法等。
其中，Haar特征是一种基于积分图像的快速特征提取算法，HOG特征是一种基于梯度直方图的特征提取算法，而深度学习方法则是一种以卷积神经网络为基础的目标检测和识别算法。
在Matlab中，可以使用`vision.CascadeObjectDetector`函数实现Haar特征检测，使用`extractHOGFeatures`函数实现HOG特征提取，使用`trainCascadeObjectDetector`函数实现基于Haar特征的目标检测模型训练，使用`trainNetwork`函数实现深度学习模型训练。
算法程序1.找到图片addpath('C:\Documents and Settings\user\My Documents\My Pictures');imshow('3.jpg')2.将彩色图片处理成灰度图片addpath('C:\Documents and Settings\user\My Documents\My Pictures');A=imread('3.jpg');I=rgb2gray(A)；imshow(I)3.改变图片大小右键----编辑----属性-----输入想要的大小4.两张图片相叠加（区分imadd和系数叠加）直接把图像数据矩阵相加，可以设定叠加系数，如（系数可自由设定，按需要）img_tot = img1 * 0.5 + img2 * 0.5; %两个图像大小要一致图像的矩阵我再那里能找到img1 = imread('tupian.bmp');图片相加addpath('C:\Documents and Settings\user\My Documents\My Pictures'); A=imread('2.jpg');imshow(A)>> B=imread('3.jpg');imshow(B)>> C=imadd(A,B);imshow(C)>> D=A*0.5+B*0.5;imshow(D)A图像B图像C图像D图像5.两张图片相减addpath('C:\Documents and Settings\user\My Documents\My Pictures'); A=imread('2.jpg');imshow(A)>> B=imread('3.jpg');imshow(B)K=A-B;imshow(K)各种运算一次可以按照下面的方式用MATLAB呈现6.噪声图像增强直方均衡，平滑，锐化A=imread('18.jpg'); B=rgb2gray(A);figure,subplot(2,2,1),imshow(B);subplot(2,2,2),imhist(B);A1=imadjust(B,[0.2 0.5],[]);subplot(2,2,3),imshow(A1);subplot(2,2,4),imhist(A1);C=imnoise(B,'salt & pepper');h1=[0.1 0.1 0.1;0.1 0.2 0.1;0.1 0.1 0.1]; h2=1/4.*[1 2 1;2 4 2;1 2 1];C1=filter2(h1,C);C2=filter2(h2,C);C3=medfilt2(C);figure,subplot(2,2,1),imshow(C); subplot(2,2,2),imshow(C1,[]);subplot(2,2,3),imshow(C2,[]);subplot(2,2,4),imshow(C3);h=[0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0];D1=imfilter(B,h);d2=fspecial('sobel');D2=imfilter(B,d2);D3=edge(B,'roberts',0.1);figure,subplot(2,2,1),imshow(B); subplot(2,2,2),imshow(D1);subplot(2,2,3),imshow(D2,[]);subplot(2,2,4),imshow(D3);Sas散点图程序：data a;input x y; cards;413 359403 343383.5 351 381 377.5339 376335 383317 362334.5 353.5 333 342282 325247 301219 316225 270280 292290 335337 328415 335432 371418 374444 394251 277234 271225 265212 290227 300256 301250.5 306 243 328246 337314 367315 351326 355327 350328 342.5336 339336 334331 335371 330371 333388.5 330.5419 344411 343394 346342 342342 348325 372315 374342 372345 382 348.5 380.5 351 377348 369370 363371 353354 374363 382.5 357 387351 382369 388335 395381 381391 375392 366395 361398 362401 359405 360410 355408 350415 351418 347422 354 418.5 356 405.5 364.5 405 368409 370417 364420 370424 372438 368 438.5 373 434 376438 385447 392448 381444.5 383441 385440.5 381.5445 380444 360;run;proc gplot data=a;symbol v=star;plot y*x;run;Matlab中画散点图并标号程序：x=[413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290 337 415 432 418 444 251 234 225 212 227 256 250.5 243 246 314 315 326 327 328 336 336 331 371 371 388.5 411 419 411 394 342 342 325 315 342 345 348.5 351 348 370 371 354 363 357 351 369 335 381 391 392 395 398 401 405 410 408 415 418 422 418.5 405.5 405 409 417 420 424 438 438.5 434 438 440 447 448 444.5 441 440.5 445 444];y=[359 343 351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335 328 335 371 374 394 277 271 265 290 300 301 306 328 337 367 351 355 350 342.5 339 334 335 330 333 330.5 327.5 344 343 346 342 348 372 374 372 382 380.5 377 369 363 353 374 382.5 387 382 388 395 381 375 366 361 362 359 360 355 350 351 347 354 356 364.5 368 370 364 370 372 368 373 376 385 392 392 381 383 385 381.5 380 360];plot(x,y,'.')hold onfor i=1:92c=num2str(i);text(x(i),y(i),c)end散点图标号并连接相应直线段x=[413 403 383.5 381 339 335 317 334.5 333 282 247 219 225 280 290 337 415 432 418 444 251 234 225 212 227 256 250.5 243 246 314 315 326 327 328 336 336 331 371 371 388.5 411 419 411 394 342 342 325 315 342 345 348.5 351 348 370 371 354 363 357 351 369 335 381 391 392 395 398 401 405 410 408 415 418 422 418.5 405.5 405 409 417 420 424 438 438.5 434 438 440 447 448 444.5 441 440.5 445 444];y=[359 343 351 377.5 376 383 362 353.5 342 325 301 316 270 292 335 328 335 371 374 394 277 271 265 290 300 301 306 328 337 367 351 355 350 342.5 339 334 335 330 333 330.5 327.5 344 343 346 342 348 372 374 372 382 380.5377 369 363 353 374 382.5 387 382 388 395 381 375 366 361 362 359 360 355 350 351 347 354 356 364.5 368 370 364 370 372 368 373 376 385 392 392 381 383 385 381.5 380 360];plot(x,y,'.')hold onfor i=1:92c=num2str(i);text(x(i),y(i),c)end>> j=[1 1 2 3 3 4 4 5 5 6 7 7 8 8 9 10 11 11 1214 15 15 16 16 17 17 17 18 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