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基于机器学习的音频盲水印方法研究

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-7页
中文目录第7-9页
英文目录第9-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·课题研究的背景和意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·当前研究存在的问题第13-14页
   ·小波理论发展背景及主要应用场合第14-15页
   ·支持向量机发展背景及在数字水印中的主要应用场合第15-16页
   ·本文的主要研究内容第16-17页
第二章 数字音频水印技术的理论基础第17-27页
   ·数字水印的基本原理第17-19页
   ·数字音频水印的一般原理第19-23页
   ·经典音频数字水印算法概述第23-25页
   ·音频水印的主要评估标准和攻击第25-27页
第三章 基于支持向量回归机的小波域数字音频盲水印算法第27-63页
   ·支持向量机理论概述第27-32页
   ·小波变换基础理论概述第32-35页
   ·基于SVR的小波域数字音频盲水印算法的实现第35-44页
   ·仿真实验结果及分析第44-61页
   ·本章小结第61-63页
第四章 基于遗传算法的自适应数字音频水印算法第63-73页
   ·遗传算法理论概述第63-66页
   ·基于遗传算法的自适应数字音频水印算法的实现第66-71页
   ·仿真试验第71-72页
   ·算法尚需改进的地方第72-73页
第五章 总结与展望第73-77页
   ·本人所作的工作和特点第73-74页
   ·今后待研究的问题和数字水印技术展望第74-77页
附录A 临界频带分类第77-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第82-84页
致谢第84页

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