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Item REALISATION D’UN SUIVEUR SOLAIRE A DOUBLE AXE COMMANDER PAR ARDUINO POUR L’OPTIMISATION DU RENDEMENT PHOTOVOLTAÏQUE.(2026) BENHADDA, NabilL’énergie solaire est l’une des principales sources d’énergie renouvelable. Les panneaux photovoltaïques permettent de transformer le rayonnement solaire en énergie électrique. L’objectif de ce travail est d’améliorer la production d’énergie électrique à l’aide d’un système de suivi solaire automatique et de comparer ses performances à celles d’un panneau fixe. Pour cela, un suiveur solaire basé sur une carte Arduino Uno, des capteurs LDR, un moteur à courant continu et un système vis-écrou a été réalisé. Des essais expérimentaux ont été effectués afin d’évaluer les performances du système développé. Les résultats obtenus montrent que le prototype réalisé présente un rendement plus élevé par rapport à un panneau fixe. C’est pourquoi plusieurs recherches peuvent être menées dans ce domaine afin d’exploiter au maximum l’énergie issue du rayonnement solaire.Item STUDY AND SIMULATION OF FSK NARROWBAND DIGITAL MODULATION(2026) HASSAD, MOURADThis Master's end-of-study project provides a comprehensive theoretical, analytical, and practical study of Frequency Shift Keying (FSK) — a digital modulation technique that encodes binary data through discrete shifts in carrier frequency rather than amplitude or phase. The work spans modulation theory, in-depth FSK analysis, and hands-on simulation using MATLAB and Simulink. Modulation Background Chapter 1 surveys the landscape of modulation techniques, covering analog methods (AM, FM, PM) and the three principal digital schemes: Amplitude Shift Keying (ASK), Frequency Shift Keying (FSK), and Phase Shift Keying (PSK). FSK stands out for its constant-envelope waveform, making it inherently robust against amplitude noise, fading, and non-linear amplifier distortion — critical advantages over ASK-based systems that encode information in the more noise-susceptible amplitude domain. FSK: Technical Analysis Chapter 2 traces FSK from its origins in Reginald Fessenden’s two-tone Morse experiments (1910) through its modern variants. The chapter covers the complete FSK system architecture (binary source, carrier oscillators, modulator, transmission channel, demodulator, decision circuit), its mathematical formulation, and five key variants: Binary FSK (BFSK), Multiple FSK (MFSK), Continuous Phase FSK (CPFSK), Gaussian FSK (GFSK), and Minimum Shift Keying (MSK). Both coherent and non-coherent demodulation strategies are examined, with BER analysis showing coherent detection achieves Pb = ½ erfc(√(Eb/2N₀)) versus non-coherent Pb = ½ exp(−Eb/2N₀). FSK’s real-world applications include walkie-talkies, RFID systems, wireless sensor networks (IoT), satellite telemetry (TT&C), and telephone modems. Simulation: MATLAB & Simulink Chapter 3 implements FSK modulation and demodulation using two complementary approaches. The MATLAB script employs correlation-based coherent detection: the received signal is correlated against high- and low-frequency references for each bit interval, and the stronger correlation determines the decoded bit. The Simulink model builds a graphical block diagram using a Charge Pump Phase-Locked Loop (PLL) for non-coherent frequency tracking, mirroring real hardware receiver architectures. Both approaches were validated through scope visualisations showing binary NRZ source, carrier frequencies, modulated signal, and recovered data. Key Findings & Conclusions The project confirms that FSK’s constant-envelope property provides decisive advantages in noise-prone environments. Coherent detection yields superior BER performance, while non-coherent PLL-based detection is preferred in practical hardware for its simplicity and phase-jitter resilience. MATLAB scripting excels for academic signal analysis and BER studies, whereas Simulink is better suited to system-level prototyping and embedded code generation. Future directions include FPGA/SDR implementation, BER analysis under fading channels (Rayleigh/Rician models), and integration of FSK with emerging LPWAN and NOMA network frameworks.Item Application de l’apprentissage profond au débruitage des images radar à synthèse d’ouverture (SAR)(2026) DOUAK, FouziL’imagerie radar à synthèse d’ouverture (SAR) est largement utilisée pour la surveillance des surfaces terrestres, des catastrophes naturelles et de l’environnement, grâce à sa capacité d’acquisition en tout temps, à sa sensibilité aux structures géométriques ainsi qu’à ses propriétés de pénétration. Cependant, le bruit de speckle, inhérent au processus d’acquisition radar, dégrader la qualité visuelle des images et complique considérablement leur analyse et leur interprétation. Par conséquent, une étape préliminaire de réduction du speckle est généralement nécessaire afin de garantir une exploitation efficace et fiable des images SAR. Parmi les méthodes classiques de débruitage, les filtres adaptatifs tels que ceux de Lee, Kuan et Frost reposent sur des modèles statistiques locaux pour atténuer le bruit. Bien qu’ils permettent d’améliorer la qualité des images, ils entraînent souvent un lissage excessif des structures et une perte des détails fins. Dans ce mémoire, une approche de débruitage des images SAR basée sur l’apprentissage profond, et plus particulièrement sur les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), est proposée pour réduire efficacement le bruit speckle tout en préservant les caractéristiques importantes de l’image. Plusieurs architectures CNN ont été développées et évaluées afin d’analyser l’influence de leur structure sur les performances de débruitage. Une étude comparative a également été réalisée entre les méthodes classiques de débruitage et les approches modernes d’apprentissage profond, dans le but d’identifier les modèles les plus performants pour la réduction du bruit speckle dans les images SAR.Item Conception et réalisation d’un système intelligent de télésurveillance des personnes âgées basé sur la carte Nvidia Jetson Nano et une application Android(2026) DOUAK, FouziCe mémoire présente la conception et le développement d’un système intelligent de télésurveillance destiné aux personnes âgés, basé sur la carte Nvidia Jetson Nano et une application Android dédiée. L’objectif principal est de détecter les chutes en temps réel grâce à l’intégration de techniques d’intelligence artificielle, notamment le modèle de détection d’objets YOLOv5, capable d’analyser les flux vidéo avec rapidité et précision. Le système proposé combine le traitement embarqué des données et la surveillance à distance afin d’assurer une détection fiable des situations à risque tout en préservant la confidentialité des données. Une application mobile développée sous Android permet la réception instantanée des alertes ainsi que la visualisation des flux vidéo en temps réel. Elle exploite également les fonctionnalités de communication des smartphones, notamment les réseaux GSM et les communications Wi-Fi, afin de garantir la transmission efficace des alertes et des informations de surveillance. Les résultats expérimentaux obtenus démontrent la faisabilité d’une solution embarquée performante, capable d’assurer une détection fiable des chutes avec une interaction fluide avec l’utilisateur via l’application mobile. Ce travail contribue ainsi au domaine de la télésurveillance médicale en proposant une solution hybride combinant l’intelligence artificielle embarqué (Edge AI) et les technologies mobiles. La solution développée constitue une base prometteuse pour l’amélioration de la sécurité, de l’autonomie et de la qualité de vie des personnes âgées vivant seules à domicile.Item Optimisation et commande par l approche MSR dun séparateur électrostatique modilisé par éléments finis(2026) NADJEM, AbdelkaderCe mémoire propose une méthodologie combinant modélisation numérique et planification statistique pour contrôler et optimiser la distribution du champ électrique dans un séparateur électrostatique à chute libre. La première étape utilise COMSOL Multiphysics (méthode des éléments finis) pour simuler le comportement du champ électrique sous différentes configurations. La seconde étape s’appuie sur la méthodologie des surfaces de réponse (RSM) et l’analyse de la variance (ANOVA) via JMP pour identifier les facteurs les plus influents et optimiser les performances du séparateur. Ce travail vise à améliorer l’efficacité du processus de séparation électrostatique, avec des applications stratégiques dans le recyclage industriel des polymères isolants.Item Object Detection using YOLO Algorithm(2026) HASNAOUI, MalakCe mémoire présente le développement d’un système de détection d’objets en temps réel basé sur les techniques du Deep Learning et de la Vision par Ordinateur. L’approche proposée repose sur le modèle YOLOv8m, choisi pour son équilibre entre précision de détection et efficacité de calcul. Une stratégie d’apprentissage par transfert a été adoptée en exploitant des poids préentraînés, puis en réalisant un réglage fin sur une base de données personnalisée. Les expérimentations menées sur des images inédites et des flux vidéo réels ont confirmé la capacité du modèle à détecter et localiser efficacement les objets en temps réel. La principale contribution de ce travail réside dans la conception d’une chaîne de traitement intégrée associant l’acquisition vidéo et l’inférence optimisée de YOLOv8m.Item Modilisation,simulisation et commande d un systéme hybride photovoltaique-batterie(2026) NADJEM, AbdelkaderCe mémoire porte sur la modélisation, la simulation et la commande d’un système hybride photovoltaïque-batterie visant à améliorer les performances des systèmes de production d’énergie solaire. L’étude comprend la modélisation du générateur photovoltaïque, des convertisseurs DC/DC, du système de stockage par batterie ainsi que l’implémentation d’une commande MPPT pour l’extraction optimale de la puissance. Un convertisseur Boost est utilisé afin d’adapter la tension et de garantir le fonctionnement au point de puissance maximale. Les simulations réalisées sous MATLAB/Simulink montrent l’efficacité de la stratégie proposée face aux variations de l’irradiance et de la température, tout en assurant une gestion efficace du stockage énergétique.Item Conception et Simulation d`un Convertisseur Buck Synchrone a trois voies pour Poste à Souder Portable à Haut Rendement Alimenté par Batterie 48V Réalisé par : • DAHMANI DIA EL HAK Encadré par : • DR.BOUMAARAF ABDELAALI Année Universitaire(2026) BOUMAARAF, ABDELAALILe travail présenté dans ce mémoire s`inscrit dans le cadre d`intégration des technologies de l`électronique de puissance dans la conception des dispositifs d`alimentation appliquée aux outils portables de fortes puissances (plusieurs kilowatts) tels que les postes à souder. L’apport principal réside dans la démonstration qu’un convertisseur DC-DC abaisseur ou Buck destiné à assurer le transfert d’énergie d`une batterie vers un système de soudage entièrement autonome, compact et efficace peut être réalisé avec des composants standards MOSFET silicium. La conception retenue est un convertisseur synchrone à trois voies. Elle a été validée en utilisant la simulation par Simulink de Matlab. Les résultats de simulation montrent que ce convertisseur Buck est capable de délivrer un courant Max de 140 A sous une tension de 25 V adaptée aux procédés MMA (électrode enrobée) et avec un rendement énergétique dépassant 95 %.Item Débruitage des sigunaux ECG a l aide du seuillage adaptatif par ondelettes et du filtrage de wiener.(2026) AISSAOUI, RANIMElectrocardiogram (ECG) signal recording is a challenging task in the field of biomedical engineering. ECG is the cardiac recording of the systemic electrical activity arising from the electro-physiological rhythm of the heart muscle. However, during processing, the ECG signal is contaminated by various types of noise in the medical environment. An immense task is the separation of the preferred signal from noise caused by additive AWGN, artifacts such as muscle noise, power line interference (PLI), baseline wandering (BW), and motion artifacts (MA). In this work, the effectiveness of the Discrete Wavelet Transform (DWT) combined with the Wiener filter for denoising ECG signals corrupted by AWGN and baseline wandering (BW) is investigated. Real and synthetic ECG data from the MIT-BIH database are used in experiments to demonstrate the approach’s effectiveness for ECG denoising. The results indicate that the approach improves the signal-to-noise ratio (SNR) and MSE, as also confirmed by visual inspection of the records. Our method offers clear advantages, particularly in preserving detailed information on the QRS complex of the ECG, which is significant for feature extraction of ECG signals and for pathological diagnosis.Item Security and Anti-Jamming Techniques in Drone (UAV) Wireless Communications(2026) BRIK, NesrineThis thesis studies protection techniques for UAV communications against jamming and impulsive noise. UAVs use radio links to transmit control commands, telemetry and mission data. These links are essential for flight safety, but they can be affected by interference, intentional jamming, interception, spoofing and electromagnetic impulsive noise. The work first presents a bibliographic study of UAV communications, including wireless technologies such as Wi-Fi, LTE, 5G and OFDM, as well as the main radio security threats. Then, a theoretical study compares several anti-jamming methods, including DSSS, FHSS, hybrid techniques, adaptive control, beamforming, coding, diversity and CV-VSS-NLMS adaptive filtering. Finally, an experimental study is carried out to analyze DSSS, FHSS and CV-VSS-NLMS. The results show that BER decreases when Eb/N0 increases. At 20 dB, the BER reaches 0.001 for DSSS and 0.003 for FHSS. The MSE of the CV-VSS-NLMS filter also decreases from 0.25 to 0.005. These results show that the three techniques are complementary and can improve the robustness of UAV communication links.Item Digital Beamforming at the Receiver for Transmit Power Reduction in Dense IoT Networks(2026) MAAMRI, FouziaThe rapid growth of IoT devices and 5G networks demands wireless systems capable of serving massive numbers of low-power devices simultaneously. This thesis investigates digital beamforming at the base station receiver to reduce transmit power in dense IoT uplink networks based on Massive MIMO technology. Three receiver beamforming strategies are compared: Maximum Ratio Combining (MRC), Minimum Mean Square Error (MMSE), and a Particle Swarm Optimization (PSO) based approach. MATLAB simulations are conducted under correlated Rayleigh fading channel conditions for varying antenna counts, user numbers, and CSI estimation errors. Results demonstrate that the PSO-based beamformer consistently outperforms classical methods, maintaining stable performance even under imperfect channel state information (CSI), establishing it as a robust solution for dense IoT networks under realistic conditions.Item Commande par mode glissant d’un moteur à induction(2026) Khemis, AbderrahmaneCe mémoire porte sur la modélisation et la commande de la machine asynchrone (à induction) par la technique de commande par mode glissant . Un modèle mathématique non linéaire de la machine a été établi, simplifié grâce à la transformation de Park. La commande vectorielle indirecte et directe avec régulateur PI a été étudiée, suivie de l'application de la commande par mode glissant pour la régulation de vitesse. Les simulations réalisées sous MATLAB/Simulink ont démontré la robustesse de cette technique face aux perturbations et variations paramétriques, avec de meilleures performances dynamiques comparées aux méthodes classiques. MATLAB/SimulinkItem Aplication de modéles de réseaux de neuronnes convoolutifs pré entraines a la classification des différent types de bruits sonores environnementaux(2026) Fahloul, LoutfiSeveral approaches to environmental sound classification have been proposed to address the main challenges of automatic audio signal recognition. Particular attention has been given to deep learning and transfer learning, especially convolutional neural networks (CNNs), which have proven to be effective solutions in this field. In this work, we present a comparative study of two pre-trained architectures, ConvNeXtBase and EfficientNetV2S, applied to the classification of environmental sounds from the ESC-50 dataset. We selected 26 sound classes and used two visual representations of the audio signal, namely spectrograms and Mel-spectrograms, in order to evaluate their impact on classification performance. Both models were trained and optimized in the Google Colab environment, taking advantage of its available GPU resources. Based on the results, we observe that the configuration combining EfficientNetV2S with the Mel-spectrogram achieved the best accuracy, with a score of 97.88%.Item Commande Prédictive sous Contraintes Appliquée à un Convertisseur Buck DC-DC(2026) BEDDIAF, AbdelazizCe mémoire traite de la conception et de la validation par simulation d'une commande prédictive sous contraintes (MPC) appliquée à un convertisseur DC-DC abaisseur de type Buck. L'objectif est de réguler avec précision la tension de sortie à Vref = 12 V à partir d'une source de 24 V, tout en respectant les contraintes physiques imposées sur le rapport cyclique D et sa variation ΔD, dans le cadre d'une implémentation numérique à temps discret. La démarche suivie s'articule en quatre étapes. La modélisation du convertisseur repose sur la technique du modèle moyenné (SSA), conduisant à un modèle d'état continu du second ordre linéarisé autour du point d'équilibre (D* = 0,5, Vo* = 12 V), puis discrétisé par la méthode ZOH à Te = 0,1 ms. La formulation MPC adopte un modèle augmenté à intégrateur implicite — garantissant l'annulation de l'erreur stationnaire — et génère une hessienne H ∈ ℝ3×3 définie positive, assurant la convexité stricte du problème de programmation quadratique (QP) résolu à chaque instant par la fonction quadprog de MATLAB. La validation par simulation porte sur quatre scénarios : réponse indicielle (temps de montée tr = 0,60 ms, dépassement D% = 0,70 %, erreur stationnaire SS = 0 V), comparaison MPC contraint vs non contraint (Dmax = 6,29 sans contraintes — inadmissible physiquement), robustesse aux perturbations de charge (rejet en < 0,30 ms), et analyse de sensibilité des horizons Np et Nc (configuration optimale : Np = 10, Nc = 3). Les résultats démontrent que la commande MPC sous contraintes permet d'atteindre des performances dynamiques élevées tout en garantissant l'admissibilité physique permanente de la commande, ce qu'aucun régulateur classique ne peut assurer simultanément.Item Theme Development of an Intelligent System for Selective Neutralization of GSM Signals in Specific Areas(2026) BOUALI, LazharCe mémoire présente un système intelligent de neutralisation sélective des signaux GSM dans des zones déterminées. Il repose sur la détection des fréquences radio et le traitement numérique du signal afin d’identifier et d’atténuer les communications GSM de manière ciblée. Le système utilise des capteurs RF et des antennes directionnelles pour assurer un contrôle précis et adaptatif. Les résultats de simulation montrent une réduction efficace des signaux et une bonne stabilité, confirmant la faisabilité de la solution proposée tout en limitant les interférences avec les réseaux voisins.Item Simulation et étude d'un protecteur auditif ANC contre les différents types de bruit dans l'environnement.(2026) GHRIBI, KhadidjaLa réduction active du bruit (Active Noise Control ANC) est une technique de traitement du signal en temps réel permettant de réduire ou d’éliminer les bruits indésirables à l’aide d’une onde sonore générée en opposition de phase. Cette technologie est largement utilisée dans les casques audios afin d’améliorer le confort d’écoute dans les environnements bruyants. L’objectif de ce travail est de concevoir et de simuler un système ANC de type direct (feedforward) en évaluant les performances de deux algorithmes adaptatifs, le LMS normalisé (NLMS) et l’algorithme de projection affine (APA). Les simulations ont été réalisées à partir de signaux issus de la base de données normalisée AURORA, comprenant différents bruits environnementaux tels que le bruit blanc gaussien, le bruit Babble, le bruit de train et le bruit de voiture. Les résultats obtenus montrent que les algorithmes NLMS et APA constituent tous deux des solutions adaptées aux applications en temps réel grâce à leur bon compromis entre efficacité de réduction du bruit et complexité de calcul. Toutefois, l’algorithme APA se distingue par des performances globalement supérieures en matière d’atténuation du bruit, en particulier dans les environnements acoustiques complexes et fortement corrélés.Item Étude, modélisation et commande automatique d’un transformateur de puissance dans un poste de distribution 60/30 kV pour la régulation de tension.(2026) BEDDIAF, AbdelazizLa régulation de la tension constitue un enjeu majeur dans les réseaux électriques de transport et de distribution afin d’assurer la qualité et la continuité de l’alimentation électrique. Dans ce contexte, les transformateurs de puissance équipés de changeurs de prises en charge (OLTC) jouent un rôle essentiel en permettant l’adaptation du rapport de transformation et le maintien de la tension dans les limites admissibles. Ce mémoire porte sur l’étude, la modélisation et la commande automatique d’un transformateur de puissance 60/30 kV destiné à la régulation de tension. Une étude bibliographique des principales techniques de régulation de tension a d’abord été réalisée. Ensuite, un modèle du transformateur équipé d’un régleur en charge a été développé et implémenté sous MATLAB/Simulink. Enfin, deux stratégies de commande ont été étudiées et comparées : le régulateur PI discret et la commande directe de la tension (DVC). Les résultats de simulation ont montré que les deux approches permettent de maintenir la tension dans la plage de fonctionnement souhaitée malgré les variations de charge. Ils mettent également en évidence l’efficacité des stratégies proposées pour améliorer la stabilité et la qualité de la tension au sein du réseau électrique.Item Simulation Et Comparaison De Différentes Techniques MPPT Pour Un Système Photovoltaïque(2026) DJELAILIA, OkbaCe mémoire porte sur l'étude, la modélisation et la simulation d'un système photovoltaïque de conversion d'énergie. Le travail est structuré en trois chapitres complémentaires. Le premier chapitre présente une introduction aux systèmes électriques et aux différentes sources d'énergie, en soulignant les limites des sources conventionnelles (charbon, gaz, nucléaire) et l'importance croissante des énergies renouvelables, notamment l'énergie solaire photovoltaïque. Le deuxième chapitre est consacré à la modélisation des systèmes photovoltaïques. Il aborde le principe de fonctionnement des cellules PV, leurs caractéristiques couranttension (I-V) et puissance-tension (P-V) sous différentes conditions climatiques, ainsi que le convertisseur DC-DC de type Boost. Deux algorithmes de poursuite du point de puissance maximale (MPPT) sont étudiés et comparés : la méthode Perturbation et Observation (P&O) et la méthode de Conductance Incrémentale (INC). Les simulations sous MATLAB/Simulink montrent que l'algorithme INC offre de meilleures performances, avec un temps de réponse de 0,013 s et un rendement de 98,1 %. Le troisième chapitre traite de la modélisation et de la simulation des onduleurs monophasé et triphasé commandés par la technique de Modulation de Largeur d'Impulsions (MLI/PWM). Une analyse des perturbations harmoniques est réalisée, et l'intégration d'un filtre LC à la sortie de l'onduleur triphasé est étudiée. Les résultats démontrent une réduction significative des harmoniques et une amélioration de la qualité des signaux de tension et de courant, dont les formes tendent vers des sinusoïdes équilibrées.Item Commande d’un véhicule autonome à direction réel par une crémaillère pour l’évitement des obstacles : conception et prototype(2026) Nabil, ben haddaCette étude vise à concevoir et mettre en oeuvre un système de commande pour véhicule autonome basé sur deux moteurs à courant continu assurant le déplacement et le guidage via un système de direction réel de type crémaillère, pilotés par un driver L298N sous le contrôle d’un microcontrôleur Arduino Mega 2560, et intégrant deux capteurs ultrasoniques HC-SR04 dédiés à la détection des obstacles à droite et à gauche afin d’assurer un évitement automatique des obstacles imprévus en temps réel grâce à un traitement des données et une prise de décision adaptée, réduisant ainsi la dépendance à la réaction du conducteur humain et limitant les accidents causés par un temps de réaction tardif.