介绍信息预处理在现代信息技术中的重要性，特别是在处理图像、语音、文本等数据时的作用。
明确本研究旨在探索基于卷积神经网络的信息预处理方法，提高数据质量和处理效率。
概述本研究采用的文献研究、理论分析、实验研究和跨学科研究方法，以及具体的技术路线。
介绍本文的章节安排和内容概要，包括各章的具体内容和研究重点。
回顾卷积神经网络的发展历史，从最初的LeNet到AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等经典网络结构。
详细解释卷积神经网络的结构、组成部分及其工作原理，包括卷积层、池化层、激活函数等。
探讨卷积神经网络在图像、语音、文本等信息预处理中的应用实例及其效果。
分析卷积神经网络在信息预处理中的优势，如特征提取、降噪等，同时指出存在的挑战和局限性。
介绍传统信息预处理方法，包括数据清洗、归一化、去噪、特征提取等，以及它们的局限性。
设计基于卷积神经网络的信息预处理模型，包括模型架构、参数设置和训练方法。
通过实验对比分析，评估基于卷积神经网络的信息预处理方法的效果和性能。
提出改进措施和优化策略，以进一步提升基于卷积神经网络的信息预处理方法的性能。
介绍侧信道攻击的基本概念、发展历程及其在密码学中的重要性。
提出基于卷积神经网络的侧信道攻击预处理方案，包括SincNet卷积神经网络和Sinc卷积降噪自编码器方案。
通过实验评估基于卷积神经网络的侧信道攻击预处理方案的效果和性能。
提出优化策略，以进一步提升基于卷积神经网络的侧信道攻击预处理方案的性能。
设计实验以验证基于卷积神经网络的信息预处理方法的效果，包括实验数据集的选择、模型架构的设计等。
展示基于卷积神经网络的信息预处理方法的实验结果，包括性能指标、可视化结果等。
分析实验结果，总结基于卷积神经网络的信息预处理方法的优点和不足，提出改进建议。
对基于卷积神经网络的信息预处理模型进行优化和验证，确保其在不同数据集上的稳定性和有效性。
总结基于卷积神经网络的信息预处理方法的研究成果和发现。
对未来基于卷积神经网络的信息预处理方法的研究方向和可能的改进措施进行展望。
基于研究结论，提出完善基于卷积神经网络的信息预处理方法的政策建议。