http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/200 2026-05-22T15:08:42Z http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/27354 Biological, signals processing using artificial intelligence Merbouti, Mohammed abdenacer; Cherifi, Dailila ; promotrice The acquisition procedures for reading biological signals determine the type of the signal obtained and with the advance of acquisition techniques, biological signals have an almost unlimited variety of types some of which are rarely addressed. This thesis establishes a foundational framework for categorizing biological signals by origin, dynamics, and physical form, with a focused review of ECG applications. It highlights the dominance of heuristic, machine learning, and neural network approaches in pathology detection and biometric authentication while identifying understudied areas such as ECG-based imaging and emotion recognition. Building on this, a robust seven-step peak analyzer-based machine learning method is proposed for detecting the ECG characteristic peaks (P, Q, R, S, and T peak) with the rarely studied Wolff-Parkinson-White (WPW) pattern via Delta wave localization, comparing the performance of neural networks, k-nearest neighbors (KNN), and Naïve Bayes algorithms on the MITDB Arrhythmia database. The approach achieves high precision (99.25% accuracy with neural networks) and addresses limitations of the method’s dependency on the R peak detection leading to the proposal of an improved novel reinforcement learning-driven peak analyzer paired with an LSTM classifier to automate a real-time independent delineation of the fiducial points (onset, peak, and end) of the ECG characteristic waves, reducing input samples by 95.93% while maintaining low time error, short running time (40.11 ms per beat), and strong classification performance (96.07% sensitivity for peaks) on the QTDB and a custom CWD dataset. Les procédures d’acquisition des signaux biologiques déterminent le type de signal obtenu. Avec l’avancée des techniques d’acquisition, les signaux biologiques présentent une variété quasi illimitée, dont certains types sont rarement étudiés. Cette thèse établit un cadre fondamental pour catégoriser les signaux biologiques par origine, dynamique et forme physique, avec un examen ciblé des applications de l’électrocardiogramme (ECG). Elle met en lumière la dominance des approches heuristiques, d’apprentissage automatique et des réseaux de neurones dans la détection de pathologies et l’authentification biométrique, tout en identifiant des domaines sous-étudiés tels que l’imagerie basée sur l’ECG et la reconnaissance des émotions. Sur cette base, une méthode robuste en sept étapes, basée sur un analyseur de pics et l’apprentissage automatique, est proposée pour détecter les pics caractéristiques de l’ECG (P, Q, R, S, T), notamment le motif de Wolff-Parkinson-White (WPW) via la localisation de l’onde Delta, en comparant les performances des réseaux de neurones, des k-plus proches voisins (KNN) et de l’algorithme Naïve Bayes sur la base de données MITDB d’arythmie. L’approche atteint une haute précision (99,25 % de précision avec les réseaux de neurones) et aborde les limites de la dépendance de la méthode à la détection du pic R, conduisant à la proposition d’un nouvel analyseur de pics amélioré, piloté par apprentissage par renforcement et couplé à un classifieur LSTM pour automatiser la délimitation en temps réel des points fiduciaires (début, pic, fin) des ondes caractéristiques de l’ECG, réduisant les échantillons d’entrée de 95,93 % tout en maintenant une faible erreur temporelle, un temps d’exécution court (40,11 ms par battement) et une performance de classification élevée (96,07 % de sensibilité pour les pics) sur la base QTDB et un jeu de données personnalisé CWD. Specialty: Telecommunications Systems 2025-01-01T00:00:00Z http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/27353 Contribution to the optimization of radio resources sharing in lte5g networks Ouazziz, ,Yacine; Azni, Mohamed ; promoteur; Tounsi, Mohamed ; co-promoteur The fifth generation (5G) of wireless networks supports multi-numerology operation, enabling different subcarrier spacings (SCS) to coexist for diverse services like eMBB, URLLC, and mMTC. However, this flexibility breaks OFDM orthogonality, causing inter-numerology interference (INI) that degrades performance—especially without guard bands or under high-order modulations. This thesis examines INI in downlink dual-numerology OFDM systems and proposes a two-stage mitigation method: (1) time-domain resampling to align OFDM symbols, and (2) a high-order FIR high-pass filter to suppress out-of-band (OOB) emissions from the higher-SCS numerology. The approach is implemented in MATLAB using a 3GPP-compliant framework. Performance is evaluated from QPSK to 256-QAM using BER, EVM, SINR, and SE. Results show time alignment suffices for lower-order modulations, while FIR filtering is crucial at higher orders. Operating without guard bands improves spectral efficiency, with minor distortion to the filtered signal. Overall, the proposed method achieves effective INI mitigation without complex cancellation or channel knowledge, offering a practical solution for real-time 5G applications. La cinquième génération (5G) des réseaux sans fil prend en charge le fonctionnement multi-numérologie, permettant la coexistence de différents espacements de sous-porteuses (SCS) pour répondre à divers services comme l’eMBB, l’URLLC et le mMTC. Cependant, cette flexibilité compromet l’orthogonalité de l’OFDM, entraînant des interférences inter-numérologies (INI) qui dégradent les performances, notamment sans bandes de garde ou avec des modulations d’ordre élevé. Cette thèse étudie l’INI dans les systèmes OFDM à double numérologie en liaison descendante et propose une méthode de réduction en deux étapes : (1) un rééchantillonnage temporel pour aligner les symboles OFDM, et (2) un filtre passe-haut FIR d’ordre élevé pour atténuer les émissions hors bande (OOB) de la numérologie à SCS plus élevé. La méthodologie est implémentée sous MATLAB selon une simulation conforme au 3GPP. Les performances sont évaluées de la QPSK à la 256-QAM à l’aide des indicateurs BER, EVM, SINR et efficacité spectrale. Les résultats montrent que l’alignement temporel suffit pour les modulations faibles, tandis que le filtrage FIR est crucial pour préserver l’exactitude à haut ordre. L’absence de bandes de garde améliore l’efficacité spectrale, au prix d’une légère distorsion sur la numérologie filtrée. Dans l’ensemble, la méthode proposée permet une atténuation efficace de l’INI sans annulation itérative ni connaissance du canal, offrant une solution pratique pour les applications 5G en temps réel. Option: Networks and Telecommunications 2026-01-01T00:00:00Z http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/27349 Commande intelligente d’un véhicule électrique Djouadi, Hafidh; Lehouche, Hocine ; promoteur; Ouari, Kamel ; co-promoteur Face à la crise énergétique et aux défis environnementaux, le développement de véhicules électriques et hybrides est une priorité pour réduire la dépendance aux énergies fossiles et limiter les émissions polluantes. Cette thèse propose des stratégies de contrôle innovantes pour optimiser les systèmes de propulsion électrique, en se concentrant sur la commande de vitesse des moteurs synchrones à aimants permanents (MSAP). Trois méthodes principales ont été développées : la commande prédictive robuste, la commande prédictive à mode glissant d’ordre 2, et la commande prédictive-backstepping. Ces approches améliorent la robustesse, la précision et l’efficacité énergétique, sans recourir à un estimateur de couple de charge. Les résultats, validés par des simulations et un cycle de conduite réel, démontrent des performances supérieures, contribuant ainsi à l’avancement des technologies de mobilité durable. Faced with the energy crisis and environmental challenges, the development of electric and hybrid vehicles is a priority to reduce dependence on fossil fuels and limit polluting emissions. This thesis proposes innovative control strategies to optimize electric propulsion systems, focusing on speed control of permanent magnet synchronous motors (PMSM). Three main methods were developed: robust predictive control, second order sliding mode predictive control, and predictive-backstepping control. These approaches enhance robustness, precision, and energy efficiency without requiring a load torque estimator. The results, validated through simulations and a real driving cycle, demonstrate superior performance, contributing to the advancement of sustainable mobility technologies Spécialité : Automatique et systèmes 2025-01-01T00:00:00Z http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/27111 Etude et analyse numérique des cellules solaires multi-jonctions à base des matériaux (III-V) avec Atlas Silvaco. Tamaguelt, Ouali; Benlakehal, Yanis; Idjdarene, S ; promoteur Le travail présenté dans ce mémoire s'est inscrit dans le contexte actuel des recherches visant l`amélioration des performances des cellules solaires et la compréhension des sciences fondamentales des matériaux. Notre stratégie présentée dans ce mémoire consiste ? la modélisation, l`implantation et la validation du modèle numérique d`une cellule tandem GaInP/GaAs construit dans l'environnement Silvaco et qui met l'accent sur l'utilisation des paramètres fondamentaux des matériaux binaire GaAs, ternaires Al x Ga (1?x) As et Ga (1?x) In x P et quaternaires Al x Ga (1?x?y) In y P. Une méthodologie de simulation est utilisée qui consiste en premier lieu à l'étude de la cellule solaire d'une seule jonction à base des absorbeurs (GaInP), et (GaAs) séparément, en vue d'optimiser par simulation leur caractéristiques physiques et géométriques des différentes couches constituants chaque cellule. En deuxième lieu, les paramètres optimisés de chaque cellule seront pris en compte pour l`optimisation de la cellule DJ. Pour cela, on a analysé l'influence de divers paramètres en particulier les paramètres de la base, de l`émetteur, et de la surface arrière (BSF), ainsi que l`épaisseur et le dopage de la jonction tunnel de la DJ utilisant Silvaco Atlas. Les résultats de simulation présentés dans ce mémoire nous a permis de mieux cerner les contours les performances des cellules solaires (simple, double jonction, multi-jonctions) et de comprendre la nécessité de leurs optimisations. Ceux-ci par l`exploitation des caractéristiques électrique et optiques J-V, P-V qui nous ont induit ? l`extraction des paramètres photovoltaïques (Jsc, V oc , P max , FF, ?, EQE) de nos cellules. Spécialité : Instrumentation 2021-01-01T00:00:00Z