| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·课题研究背景及其意义 | 第7-8页 |
| ·信息隐藏研究历史及现状 | 第8-9页 |
| ·本课题研究的内容和方法 | 第9页 |
| ·本文内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 信息隐藏与信息隐藏分析技术 | 第11-24页 |
| ·信息隐藏技术 | 第11-17页 |
| ·信息隐藏的理论前提及系统构成 | 第11-13页 |
| ·信息隐藏技术的分类 | 第13-14页 |
| ·信息隐藏的特点 | 第14页 |
| ·信息隐藏技术的应用领域 | 第14-15页 |
| ·音频信息隐藏技术研究现状 | 第15-17页 |
| ·信息隐藏分析技术 | 第17-23页 |
| ·概念和原理 | 第17页 |
| ·信息隐藏分析分类 | 第17-19页 |
| ·信息隐藏分析算法指标 | 第19-21页 |
| ·信息隐藏分析理论工具 | 第21页 |
| ·音频信息隐藏分析技术研究现状 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 小波变换技术 | 第24-29页 |
| ·小波变换简介 | 第24-25页 |
| ·小波分析的基本原理 | 第25-27页 |
| ·小波变换 | 第25-26页 |
| ·正交镜像滤波器 | 第26页 |
| ·小波变换的特点 | 第26-27页 |
| ·多尺度小波变换及其在信号处理中的应用 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于直方图统计特征的小波域语音信息隐藏检测方法 | 第29-35页 |
| ·通用信息隐藏分析模型 | 第29-30页 |
| ·特征提取 | 第30-32页 |
| ·直方图统计矩 | 第30-31页 |
| ·直方图频域矩 | 第31-32页 |
| ·分类器设计 | 第32-33页 |
| ·仿真实验及分析 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第五章 小波域语音信息隐藏检测模型的改进 | 第35-51页 |
| ·特征选择 | 第35-39页 |
| ·方差分析 | 第35-36页 |
| ·相关分析 | 第36-37页 |
| ·主成分分析 | 第37页 |
| ·仿真实验及分析 | 第37-39页 |
| ·分类器设计 | 第39-48页 |
| ·Fisher 线性判别 | 第40-41页 |
| ·BP 神经网络 | 第41-42页 |
| ·RBF 神经网络 | 第42-43页 |
| ·支持向量机 | 第43-46页 |
| ·仿真实验及分析 | 第46-48页 |
| ·小波域语音信息隐藏检测方案 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结论 | 第51-53页 |
| ·本文工作总结 | 第51页 |
| ·未来工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第58页 |