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    DESIGN OF A MICROSTRIP TRANSMISSION LINE RESONATOR FOR MAGNETIC RESONANCE IMAGING SYSTEM
    (Faculté des sciences et de la technologie, 2025-06-29) Abi Imane
    Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a medical imaging technique that uses powerful magnetic fields and radio waves to obtain detailed images of the inside of the human body. It allows visualization of tissues, organs, and anatomical structures using the magnetic properties of atoms present in the body. MRI is non-invasive, safe, and widely used in various medical fields for diagnosing and monitoring medical conditions. This thesis presents a study on the design of microstrip antennas for Magnetic Resonance Imaging (MRI) applications. The main objective of this end-of-study project is to propose microstrip antenna structures as an alternative to conventional resonators, such as birdcage resonators, used in MRI systems. These new structures function as resonators capable of generating magnetic fields acting as uniform B1 fields within an MRI system. As part of this study, a Yagi microstrip antenna design is proposed and analyzed for its suitability in MRI environments. The designed microstrip antennas are modeled and simulated using the HFSS (High-Frequency Structure Simulator) software . The simulations allow the evaluation of the performances of the microstrip antennas, such as the Larmor resonance frequency suitable for the considered MRI system, radiation patterns and the magnetic field distribution around the antenna.
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    Energy gaps and optical properties for the ternary semiconductor alloys InxGa1-xN
    (Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07-01) Mendoud Riad; Saha Islam
    The aim of this work is to study the electronic, optical and dielectric properties and the effective mass of the ternary semiconductor alloy InxGa1-xSb in the zinc blende structure. These alloys have an important interest for the design of optoelectronic devices. The calculations are mainly based on the empirical pseudo-potential approach combined with the VCA virtual crystal approximation. Our results have shown that by varying the concentration of indium, the InxGa1-x N alloy presents a direct gap for the interval (0 ≤ x ≤1). This work could provide us with various possibilities for obtaining refractive indices and dielectric constants by varying the composition x. Our results are in good agreement with other experimental and theoretical results.
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    Etude des propriétés structurales, optiques et électroniques de Nitrure de Gallium (GaN) : Base de fabrication des cellules solaires
    (Faculté des sciences et de la technologie, 2025-06-28) Ballache bilal
    Ce mémoire présente une étude théorique approfondie des propriétés électroniques et optiques du nitrure de gallium (GaN) en phase B1 (structure rocksalt), un matériau semi-conducteur prometteur pour les applications photovoltaïques à haute performance. Grâce à des calculs ab initio réalisés via le logiciel CASTEP, basé sur la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT), nous avons déterminé la structure de bande, la densité d’états, l’absorption optique, la réflectivité, la fonction diélectrique et la conductivité optique du GaN à pression ambiante et sous pression hydrostatique. L’objectif est d’évaluer la pertinence de la phase B1 dans le cadre des cellules solaires tandem. Les résultats confirment que le GaN-B1 possède un gap indirect et une forte stabilité sous pression, ce qui le rend adapté pour les couches supérieures des cellules multi-jonctions.
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    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 LAIDI
    L’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.
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    Conception VHDL d’un filtre FIR reconfigurable rapide en forme transposée
    (Faculté des sciences et de la technologie, 2025-06) Hellal Ramzi; Lamri Mohamed Naoufel
    Ce 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.
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    Prototypage d'un mini robot avec contrôle à distance
    (Faculté des sciences et de la technologie, 2025-06-29) BENANIBA Chaker Yahia; HAMMACHE Salaheddine
    Dans 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.
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    Combinaison des classifieurs KNN pour l’identification des appareils électriques
    (Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07) Islam Amoura; Wassim Segouat
    Ce 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.
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    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 Amira
    Dans 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.
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    Perovskite / CIGS Tandem Solar Cells
    (Faculté des sciences et de la technologie, 2025-07-01) BOUGHERARA AIMEN; DERRADJ Dhiyaeddine
    This 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.
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    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 NourELHouda
    Le 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’apprentissage