Département Electronique
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Item Optimisation de l’algorithme MPPT pour un système photovoltaïque en intégrant de nouvelles techniques d’intelligence artificielle(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-06-28) Abderrahim BENMEDDAH; Khaled LAIDIL’objectif principal de ce travail de Master est d’optimiser le suivi du point de puissance maximale (MPPT) dans un système photovoltaïque. Il s’appuie sur l’intégration d’algorithmes d’intelligence artificielle tels que PSO, FLC et ANN, afin de maximiser l’efficacité énergétique dans diverses conditions de fonctionnement. Les performances de ces techniques sont comparées à celles de la méthode classique P&O. Les algorithmes sont implémentés et testés dans un environnement Simulink, à travers plusieurs scénarios : variation de l’irradiance et changement de charge. Les approches intelligentes se distinguent par une meilleure réactivité, stabilité et précision. Les résultats obtenus confirment la pertinence des techniques d’intelligence artificielle pour le pilotage optimal des systèmes photovoltaïques.Item Conception VHDL d’un filtre FIR reconfigurable rapide en forme transposée(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-06) Hellal Ramzi; Lamri Mohamed NaoufelCe mémoire présente la conception et l’implémentation d’un filtre FIR transposé reconfigurable sur FPGA Spartan-3E. Après une étude théorique sur le filtrage numérique du signal et ses méthodes de conception (fenêtrage, Equiripple, optimisation fréquentielle), l’accent est mis sur les avantages de la reconfigurabilité et la gestion des effets de quantification. Le filtre est implémenté en VHDL dans Xilinx ISE, avec une architecture optimisée utilisant des multiplicateurs à coefficients constants (KCM) et une structure transposée. Les simulations et la synthèse matérielle montrent que le filtre répond efficacement aux spécifications de performance et de flexibilité, ouvrant la voie à des applications embarquées en temps réel.Item Prototypage d'un mini robot avec contrôle à distance(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-06-29) BENANIBA Chaker Yahia; HAMMACHE SalaheddineDans ce projet, on a voulu construire un petit robot explorateur avec huit pattes, un octopode. L’idée de base, c’était d’avoir un robot qui peut marcher sur différents types de terrain, un peu comme certains insectes. On s’est inspirés de leur démarche pour que le déplacement soit plus stable, surtout sur sol irrégulier. Le robot est contrôlé à distance, via un réseau de contrôle Wifi. Pour ça, on a utilisé un Arduino Nano, un module NodeMCU ESP8266, et plusieurs servomoteurs. Ce n’était pas toujours simple de synchroniser les mouvements des pattes, mais avec quelques ajustements, on a réussi à obtenir un déplacement correct. Pendant les tests, il s’est déplacé sans trop de problème sur surface plate, ce qui était déjà un bon début. Tout n’est pas encore parfait, bien sûr, mais on pense que le système fonctionne globalement comme prévu. Il reste sûrement des choses à améliorer, mais l’essentiel est là.Item Combinaison des classifieurs KNN pour l’identification des appareils électriques(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07) Islam Amoura; Wassim SegouatCe mémoire présente un système intelligent capable d’identifier les appareils électriques en analysant leurs signatures de consommation énergétique, en s’appuyant sur l’algorithme des K plus proches voisins (KNN) exploré avec différentes métriques de distance. Une approche bayésienne est utilisée pour combiner les résultats issus de ces variantes et renforcer la précision et la robustesse du système. Les données expérimentales proviennent de la base PLAID, avec extraction de descripteurs statistiques à partir des signaux de courant. Plusieurs versions de KNN sont évaluées, et les expérimentations montrent l’efficacité de la méthode, notamment avec l’utilisation de la distance Cityblock. Le modèle proposé se révèle adapté aux réseaux électriques intelligents et constitue une contribution utile à l’optimisation de la gestion énergétique.Item Etude pratique d’un réseau optique passif à Très Haut Débit (PON- FTTH) Application Sur Terrain avec «Algérie télécom »(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07) BENDERRADJI Ibtissem; BLMILOUD AmiraDans le cadre de ce mémoire, nous avons réalisé une étude pratique d’un réseau optique passif à très haut débit de type FTTH (Fiber To The Home), en nous appuyant sur une expérience de terrain effectuée au sein de l’entreprise Algérie Télécom, ainsi que des travaux pratiques menés au laboratoire de notre université. Notre objectif était de comprendre en profondeur les composants d’un réseau PON, les techniques de raccordement (soudure, clivage, connectique), les procédures de maintenance ainsi que les méthodes de mesure des pertes optiques. Grâce à l'utilisation d’équipements professionnels tels que le wattmètre optique, les soudeuses et les sources laser, nous avons pu analyser la qualité de la transmission et évaluer les performances du réseau. Cette étude met en lumière l’importance des réseaux FTTH dans le développement de la connectivité à très haut débit en Algérie, tout en soulignant les compétences techniques nécessaires à leur mise en oeuvre et leur entretien.Item Perovskite / CIGS Tandem Solar Cells(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07-01) BOUGHERARA AIMEN; DERRADJ DhiyaeddineThis study proposes an innovative approach based on the combination of perovskite and CIGS in a single efficient hybrid layer, instead of using them in a conventional tandem structure. This combination combines the high absorption and adjustable band gap of perovskite with the stability and high efficiency of CIGS, allowing for wider spectral absorption and more efficient charge transport. The simulation was performed using Silvaco ATLAS software, adopting the MAPbI₃ structure and a Spiro-OMeTAD hole transport layer, with a uniform doping concentration of 1e17 cm-³ for the two transport layers. Simulation results show that the proposed hybrid structure can achieve a photoelectric conversion efficiency of 23%, a current of mA 20.20 and a voltage of v 1.54, highlighting the effectiveness of this approach in the development of high-performance next-generation solar cells.Item Diagnostic de la maladie de Parkinson basé sur l’analyse de la voix et l’application de l’apprentissage profond(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07-01) Brahimi Romayssa; Bechami NourELHoudaLe diagnostic automatique de la maladie de Parkinson à partir de la voix, en s’appuyant sur l’apprentissage profond, est une méthode moderne et prometteuse pour la détection précoce de cette maladie neurologique. Cette approche se caractérise par son caractère non invasif et son faible coût. Plus particulièrement, un système de diagnostic de MP par la voix consiste à classifier des signaux vocaux en classes N (Normale) et AN (Anormale : Parkinsonien), en utilisant des algorithmes de Machine Learning (ML). Dans ce projet, on propose d’appliquer des algorithmes d’apprentissage profond sur les paramètres acoustiques pour cette tâche de diagnostic. La conception d’un tel système se base sur une phase d’apprentissage permettant la modélisation des différentes classes et une phase de reconnaissance permettant la classification du signal d’entrée en une classe N ou AN. Les résultats d’une étude comparative entre les performances du système proposé et celles d’un système basé sur des algorithmes d’apprentissage automatique tels KNN et SVM, nous ont montré l’efficacité du classificateur SVM en modes indépendant et dépendant du locuteur. Cependant, l’algorithme d’apprentissage profond montre une faible précision, causée par le nombre limité des données de la base d’apprentissageItem Artificial intelligence application for diabetes prediction(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07) CHERFAOUI Mehdi; CHOUITER FouadThis study investigates multiple approaches for the prediction of type 2 diabetes Based on Biometric signs. Three supervised machine learning models (Logistic Regression, Random Forest, and XGBoost) were developed and evaluated based on their predictive accuracy, feature interpretability, and computational performance. Additionally a fuzzy logic system and a rule-based expert system approaches were implemented to simulate human reasoning and clinical decision-making. The models were applied to the Pima Indians Diabetes dataset and tested using a combination of statistical metrics and visual diagnostics. Results show that while machine learning algorithms outperform in terms of raw accuracy, fuzzy and expert systems offer greater transparency and explainability. This work highlights the complementary strengths of data-driven and rule-based systems in the design of intelligent diagnostic tools for healthcare.Item Study of image compression techniques based on deep learning.(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07-01) Saoudi Khadidja; .Boutahar AmelThis thesis explores various image compression techniques, with particular focus on approaches grounded in deep learning. It presents detailed analysis and comparison between traditional compression algorithms such as JPEG, JPEG 2000, and BPG and modern deep learning methods, including factorized and hyperprior models. While conventional techniques have been widely used for their balance of image quality and bitrate, recent advances in deep learning offer more effective and efficient alternatives. Neural network-based models, in particular, have demonstrated superior capabilities in achieving higher compression rates while maintaining perceptual image quality. This study underscores the strengths of these advanced techniques, establishing deep learning as a promising and powerful direction for the future of image compression.Item Implementation of 3D Scanner for Small Businesses(Faculté des sciences et de la technologie, 2025-06-29) BOUCHERK OussamaThis thesis presents the design and development of a low-cost high-performance 3D scanner based on ultrasonic Time-of-Flight (ToF) technology. The system is composed of a microcontroller-controlled platform equipped with stepper motors and a VL53L0X distance sensor. The scanner captures layer-by-layer measurements of an object by rotating it and lifting the sensor along the vertical axis. The collected data is stored as a point cloud on an SD card and processed using a Python-based software pipeline. The reconstruction phase uses Poisson Surface Reconstruction (PSR) via the Open3D library, with alternatives such as the Ball Pivoting Algorithm (BPA). The complete system integrates mechanical, electronic, and software elements. Tests were carried out on real objects, and the results demonstrated the scanner’s ability to produce usable 3D models for prototyping and educational purposes. Future improvements are proposed to enhance precision, automation, and reconstruction quality.