本书共分三个部分，即单复变函数论、数学物理方程和小波变换及其应用。单复变函数论，共四章。前三章是由实分析到复分析的扩充。任何扩充需且只需满足三原则。最后一章是留数定理及其应用于定积分与级数和的计算。数学物理方程，共九章。第一章是物理问题的数学模型，第二至第六章介绍线性偏微分方程定解问题的基本解法，第七、八章介绍特殊函数及其应用，最后一章介绍逆散射问题和非线性问题

7.1概述 7.2PLL基本原理 7.2.1PLL各部件的特性与数学模型 7.2.2PLL的环路方程与相位模型 7.3PLL的线性分析 7.4PLL的非线性分析 7.5集成锁相环介绍 7.6PLL电路实例与应用举例

3.1 多元线性回归模型 3.2 回归参数的估计 3.3 参数估计量的性质 3.4 回归方程的显著性检验 3.5 中心化和标准化 3.6 相关阵与偏相关系数

3.1 多元线性回归模型 3.2 回归参数的估计 3.3 参数估计量的性质 3.4 回归方程的显著性检验 3.5 中心化和标准化 3.6 相关阵与偏相关系数 3.7 本章小结与评注

2.1 基本概念 2.2 采用机理分析法建立状态空间模型 2.3 由传递函数求状态空间模型 2.4 由状态空间模型求传递函数 2.5 采用MATLAB进行模型转换 2.6 非线性系统的线性化 2.7 组合系统

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

2 .1 一元线性回归模型 2 .2 参数β0、β1的估计 2 .3 最小二乘估计的性质 2 .4 回归方程的显著性检验 2 .5 残差分析 2 .6 回归系数的区间估计 2 .7 预测和控制 2 .8 本章小结与评注

12.1 多元线性回归模型 12.2 回归方程的拟合优度 12.3 显著性检验 12.4 多重共线性 12.5 利用回归方程进行估计和预测 12.6 变量选择与逐步回归

第一节 两变量线性回归模型 第二节 参数估计 第三节 最小二乘估计量的性质 第四节 回归拟合度评价和决定系数 第五节 统计推断 第六节 预测

以非线性理论为指导,建立了采场声发射监测预测预报的灰色突变模型,并给出了相应的计算机程序流程。最后,以某金矿的监测结果来验证该模型,证明是可行的