(部分内容) 1数据来源：sas软件与统计应用教程第五章课后习题2 2原始数据列表及变量说明： 数据为不同背景特征的受访购房者为房价的高低打分，从1到100分，如果觉得价格高则打分高，不同学历购房者对房价的打分情况如下表： 3要解决的问题是：不同学历的购房者是否对房价有一致的看法 4sas方差分析程序：-sas-fangchafenxi

本文分析了多级维纳滤波器的特性，在加性噪声和二维天线阵列如均匀圆阵、均匀面阵、十字阵等条件和背景下，对信源个数和信源参数估计问题进行了研究，提出了基于多级维纳滤波器前向分解特性的快速参数估计方法，同时提出了基于多级维纳滤波器的二维ESPRIT参数估计方法，该类方法无需协方差矩阵的估计运算及分解运算，计算复杂度较低。另外，还提出了对信源个数的估计算法。-This paper analyzes the characteristics of multistage Wiener filter, in t

　利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。 　前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度 　后景：用n2, sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度 　当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准，而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差（英文简称otsu，这也就是这个算法名字的来源），在本程序中类间方差用sb表示，最大类间方差用fmax

类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。 当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间方差法是用时最少的。-Variance between class size of the noise and the target is very sensitive, it only to the between class variance to unimodal images produce better se