Master Thesis
Permanent URI for this collection
Browse
Recent Submissions
Item Open Access Conception et optimisation par simulation TCAD d'une cellule solaire tandem InGaP/GaAs à haute rendement(University of Msila, 2025) REGHIOUI Khaola; ENCA/ HADJAB MoufdiDans ce travail, des simulations numériques ont été menées à l’aide du logiciel TCAD-SILVACO Atlas afin d’optimiser la structure tandem InGaP/GaAs pour les applications photovoltaïques à haut rendement. Les performances des deux sous-cellules (InGaP et GaAs) ont été étudiées séparément en analysant l’effet de l’épaisseur et du dopage des couches absorbantes, tampons, fenêtres et BSF. Pour la cellule GaAs, un rendement optimal de 29.11 % a été atteint. La cellule InGaP, bien qu’ayant un courant plus faible, a montré une tension élevée et un rendement maximal de 17.35 %. L’introduction d’une jonction tunnel InGaP/InGaP entre les deux sous-cellules a permis une connexion série efficace, portant le rendement global à 30.21 %. Les courbes J-V ont confirmé l’amélioration des performances avec la jonction tunnel. Les simulations ont démontré l’importance de l’optimisation fine des paramètres technologiques pour obtenir une structure tandem efficace. Ce travail met en évidence le potentiel du simulateur SILVACO pour concevoir des cellules solaires performantes.Item Open Access Object-Tracking and Obstacle-Avoiding Mobile Robot(University of Msila, 2025) Heraiz Osema; Chadi Mohamed; Rapporteur/ Djalab Abd ElhakThis project presents the design and implementation of an autonomous mobile robot capable of tracking a predefined path and avoiding obstacles in real time. The system is built using an Arduino Uno microcontroller, DC motors driven by an L298N H-bridge module, and a combination of ultrasonic and infrared (IR) sensors for environmental perception. The ultrasonic sensor is responsible for detecting obstacles in the robot’s path, while the IR sensors enable line-following and side detection functionalities. The robot's behavior is controlled by a decision-making algorithm embedded in the Arduino, which processes sensor data and commands the motors accordingly to ensure smooth navigation. Servo-controlled scanning is also integrated to improve environmental awareness. Simulation of the hardware circuit was conducted using Cirkit Designer to validate the wiring and logic before physical assembly. Testing was performed in a controlled environment with various obstacle configurations and line paths. Results indicate high reliability in obstacle detection and path correction, with quick reaction times and stable motor control. This low-cost and adaptable solution can serve as a foundation for more advanced autonomous systems used in smart vehicles, warehouse automation, and educational robotics.Item Open Access Access Control Using Specific Code and Biometric Identification(University of Msila, 2025) BENAMOR Imad Eddine; BOUDJELLAL Fadi; Supervisor/ KHENNOUF SalahThis study aims to develop a verification and identification system for speakers with intelligent speaker recognition, by relying on MFCC and PLP algorithms coupled with ML models like SVM, Random Forest, and Neural Networks. The system was then tested on a database of 24 speakers, where SVM, followed by Neural Networks and Random Forests, showed best results with PLP features, while Gradient Boosting showed poor results. The study recommends increasing the database, implementing data augmentation techniques, testing the models in real-life scenarios, and combining voice with other biometrics for enhanced security.Item Open Access Étude ab-initio des propriétés structurales, électroniques et optiques de la double pérovskite Ba₂InSbO₆(University of M'Sila, 2025) SAHRAOUI Seif Eddine; CHERDOUD Nidal; ENCA/ HADJAB MoufdiCe mémoire présente une étude théorique du composé Ba₂InSbO₆, un oxyde à structure double pérovskite, à l’aide de calculs ab initio basés sur la DFT. Le premier chapitre introduit les propriétés des pérovskites doubles et les bases théoriques de la DFT. Le second détaille la méthodologie adoptée, notamment l'utilisation du code WIEN2k et de la méthode FP-LAPW avec diverses approximations (LDA, GGA, mBJ). Le troisième chapitre analyse les résultats obtenus : Ba₂InSbO₆ adopte une structure cubique stable et présente un gap direct. Les propriétés optiques montrent une forte absorption UV et une bonne transparence dans le visible. Ces caractéristiques suggèrent un potentiel pour les applications optoélectroniques. L’approche mBJ s’est révélée la plus précise pour l’évaluation du gap. Ce travail confirme la fiabilité de la méthode FP-LAPW pour les oxydes complexes. Enfin, cette étude constitue une base pour de futures recherches expérimentales ou théoriques sur les pérovskites doubles.Item Open Access Deep Learning Architectures for Precise Segmentation of Brain Tumors in MRI Images.(University of Msila, 2025) Bouzidi Youssouf; Supervisor/ ATTALLAH BilalThis master’s thesis addresses the critical challenge of precise brain tumor segmentation in multi-modal MRI images. Manual segmentation, the current clinical standard, is hindered by its time-consuming nature and inter-observer variability. To overcome these limitations, this research investigates the application of advanced deep learning architectures for automated and accurate tumor delineation. The study systematically evaluates and compares a range of models, from a baseline U-Net to state-of-the-art architectures such as FPN, DeepLabV3+, and U-Net++, enhanced with pre-trained encoders like SE-ResNet50 and EfficientNet to leverage transfer learning. Furthermore, ensemble methods, specifically Voting and Stacking, were implemented to boost segmentation performance. The results demonstrate that the Feature Pyramid Network (FPN) with an EfficientNet- B4 backbone achieved the best performance among single models, with a Dice Score of 0.8235, offering an excellent balance between accuracy and efficiency. However, the Stacking Ensemble model proved superior to all individual models, attaining the highest Dice Score of 0.8263 by effectively combining predictions from diverse base models. This research concludes that while the Stacking Ensemble provides the optimal solution for maximizing accuracy, the FPN architecture stands as a highly competitive and practical alternative for clinical applicationsItem Open Access Design and Modeling of a Micro Pressure Sensor for Biomedical Applications(University of Msila, 2025) BOUNAB ANIS; BOUGOUTAIA MOHAMED; ENCA/ LAKHDARI AbdelghaniThis memory focuses on the modeling and design of a pressure sensor for biomedical applications. The sensor is a capacitive MEMS (microelectromechanical systems) device used to measure blood pressure. Its sensing element is a thin circular silicon membrane [100], tightly clamped at the edges and subjected to a uniform static pressure. The analysis was performed assuming small deformations. In the first part of the work, the mechanical behavior of the membrane was studied. Based on accurate mathematical equations, we modeled the membrane deformation, capacitive response, and sensor sensitivity using MATLAB. The results demonstrate a linear capacitive response over a pressure range of 0 to 40 kPa (0 to 300 mmHg), with high sensitivity. These results were validated through numerical simulations using COMSOL Multiphysics. In the second part of the memory, the capacitive pressure sensor was integrated into a conditioning circuit simulated using PSPICE. The circuit's output voltage varies linearly with the applied pressure.Item Open Access Approche de commande tolérante aux défauts d’un UAV de type quadrotor(University of Msila, 2025) BEN AMARA Hayet; ENCA/ BENYOUNES AbdelhafidCe mémoire traite du développement d’une stratégie de contrôle robuste et tolérante aux défauts pour un drone quadrotor évoluant dans un environnement incertain et potentiellement sujet à des défaillances. Le travail s’articule autour de deux volets principaux : la modélisation dynamique et le contrôle non linéaire du quadrotor, suivis par la détection de fautes et la conception d’une commande tolérante aux pannes. Des techniques de commande avancées telles que linéarisation par retour de sortie (feedback linearization), le backstepping et la commande par mode glissant sont mises en oeuvre afin de garantir la stabilité du système et un bon suivi de trajectoire. La détection de défauts repose sur l’utilisation d’observateurs non linéaires, notamment un observateur en mode glissant. Les résultats de simulation démontrent l’efficacité et la robustesse des méthodes proposées, même en présence de défauts au niveau des capteurs ou actionneurs, ainsi que sous l’effet de perturbations extérieures. Cette recherche contribue à l’amélioration de la fiabilité et de l’autonomie des drones dans des applications réelles.Item Open Access Un bracelet électronique de surveillance pour les patients atteints la maladie d’Alzheimer(University of Msila, 2025) CHERDOUD Ghada; ENCA/ Dr. Brik YoucefL'invention actuelle consiste en un bracelet intelligent conçu pour répondre aux besoins spécifiques des patients atteints de la maladie d'Alzheimer et des personnes souffrant de troubles psychologiques, y compris les mineurs. Ce bracelet utilise la technologie GPS pour suivre le patient et transmet un signal contenant sa position géographique ainsi que d'autres informations vitales (telles que le rythme cardiaque, le taux de saturation en oxygène et la température corporelle) aux professionnels de santé et aux autorités de protection civile. Ce signal est envoyé par SMS via le réseau GSM .Un capteur MPU (gyroscope) est utilisé pour déterminer l'état du patient (normal ou inconscient). Toutes ces informations sont stockées de manière sécurisée pour être transmises aux parties concernées en cas d'urgence. De plus, un capteur de proximité informe les personnes à proximité du patient de son état et de sa condition médicale. En outre, le bracelet est équipé d'une caméra permettant une diffusion en direct par vidéo en cas d'urgence avec les services de protection civile. Le patient peut également être suivi via une application de suivi sur téléphone mobile.Item Open Access Automatic Speaker Recognition using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Fast Fourier Transform (FFT)(University of Msila, 2025) AMEUR Nehal; ENCA/ Dr. KHENNOUF SalahThis work focuses on automatic speaker verification identity via his voice, which is a recent task of the Automatic Speaker Recognition field. This work is divided into two phases: The first phase "called training or learning phase" consists of acquiring and saving audio recordings of a group of speakers into PC. In the second phase "testing phase", an anonymous speech is introduced and compared its characteristics with the characteristics of previous recordings, using a set of algorithms (such as: MFCC, FFT) to make a decision. The speech files that were recorded and processed in this work are obtained using a personal computer microphone instead of special equipment, which explains the weakness of the obtained results.Item Open Access Parameter Esmaon and Radar Cluer Modeling using Biparametric Compound- Gaussian Models(University of Mohamed Boudiaf - M’sila, 2025-11-27) Melki Youcef Kheireddine; enca/Tabakh MostaphaCe mémoire porte sur l'estimation des paramètres et la modélisation du fouillis marin à l'aide du modèle CGWB (Gaussien composé avec texture de Weibull), une distribution non gaussienne introduite pour modéliser le fouillis radar haute résolution. La recherche se concentre sur le développement et l'amélioration des méthodes d'estimation des paramètres de ce modèle. Les méthodes existantes sont MoM (Méthode des moments), [zlog(z)] et MoFM (Méthode des moments fractionnaires). Une nouvelle méthode appelée MoFNM (Méthode des moments fractionnaires négatifs) a également été proposée pour améliorer la précision de l'estimation. Les performances de ces méthodes ont été testées à l'aide de données réelles du radar IPIX ainsi que de données simulées. Les fonctions de densité de probabilité (PDF) et les fonctions de distribution cumulative complémentaires (CCDF) du modèle ont été comparées aux données réelles. Les résultats ont montré que l'estimateur MoFNM peut estimer avec précision les paramètres duItem Open Access Localisation d’un robot marin par filtre de Kalman(Université Mohamed Boudiaf - M’Sila, 2025-09-09) BAHLOULI Chaima; ENCA/DR RAHALI HILALCe travail de recherche vise à étudier une technique de localisation d’un robot marin de surface en mouvement dans un environnement aquatique, où l’utilisation des systèmes de positionnement traditionnels comme le GPS s’avère difficile. Pour cela, le filtre de Kalman a été utilisé comme outil d’estimation précise de la position, en se basant sur les données des capteurs disponibles telles que la vitesse, le cap et la profondeur, ainsi que sur la technique de détermination de l’angle d’arrivée du signal (Angle of Arrival - AoA).Le filtre de Kalman fonctionne en combinant le modèle mathématique du mouvement du robot avec les mesures réelles, ce qui permet de réduire le bruit et d’améliorer la précision de l’estimation. La méthode proposée a été testée à l’aide d’une simulation numérique, et les résultats ont montré l’efficacité de la combinaison du filtre de Kalman avec l technique AoA pour suivre avec précision la position du robot marinItem Open Access Control for the Fuel and Oxygen Flows of the Solid Oxide Fuel Cell by two Types of Fuzzy Adapve PID(University of Msila, 2025-06-30) BABAH MostafaSI ABDALLAH Marouane; SI ABDALLAH Marouane; ENCA/OUAGUENI Fayssal; CO.ENCA/HERIZI AbdelghafourThis study aims to enhance performance of Solid Oxide Fuel Cells (SOFCs) by precisely controlling fuel and oxygen flow using two types of fuzzy adaptive PID controllers: Type- 1 and Type-2. dynamic model of SOFC was developed and traditional PID controller was combined with both fuzzy logic types. Type-2 fuzzy controller showed superior capability in handling uncertainty and noise compared to Type-1, albeit at cost of higher computational complexity. Simulation results revealed that fuzzy adaptive control especially using Type-2 logic greatly improves system response time, eliminates overshoot and enhances dynamic stability. Optimization techniques like Anti-Windup and differential forward algorithms were also applied to improve robustness. These findings contribute to advancing reliable and efficient SOFC systems for real-world applications.Item Open Access Advanced Machine Learning for Heart Disease Prediction A Comparative Study of Ensemble and Traditional(University of Msila, 2025-06-30) BELAADA Wahid Akram; AFAN MohamedHeart disease, a leading global cause of mortality, demands innovative early detection strategies. This study evaluates machine learning models (DNN, KNN, SVM, XGBoost, Random Forest) for predicting cardiovascular disease using 1,000 patient records with 16 clinical features. After rigorous preprocessing and validation, ensemble methods like XGBoost (100% accuracy) and Random Forest (99%) outperformed traditional models, highlighting their clinical potential. Challenges such as overfitting and interpretability were addressed, emphasizing the need for diverse datasets and explainable AI (XAI). Future integration with wearable technologies and interdisciplinary collaboration could enable proactive, personalized care, transforming cardiovascular health outcomes globally.Item Open Access Analysis of Smallest-Of Cell Averaging CFAR Detection in Homogeneous Gamma-Distributed Background(University of M'sila, 2025-06-30) Mohamed DJABALLAH; ENCA/ Mohamed SAHEDThis study investigates the problem of adaptive radar target detection in both homogeneous and non-homogeneous Gamma-distributed clutter environments. The objective is to maintain a Constant False Alarm Rate (CFAR) during the detection process. It is assumed that the radar system employs a square-law detector preceding the CFAR processing stage. Initially, the fundamental principles of radar target detection in noise are presented, along with an overview of CFAR detection techniques. The study then focuses on a detailed examination of several Mean-Level CFAR detectors operating in Gamma-distributed clutter, specifically the Cell Averaging (CA-CFAR), Greatest Of (GO-CFAR), and Smallest Of (SO-CFAR) algorithms. A comprehensive theoretical analysis is conducted for each detector. Closed-form expressions for the probability of false alarm (Pfa) are derived. However, the calculation of the probability of detection (Pd), based on the exact statistical characterization of the cell under test (CUT), involves complex integrals that are computationally intensive. To address this issue, approximate expressions for Pd are proposed. These approximations offer computational efficiency and are suitable for real-time implementation. The theoretical findings are validated through numerical evaluation, including both integral-based computations and Monte Carlo simulations, under various clutter scenarios. Furthermore, a performance comparison between the studied detectors and the optimal detector is performed, assuming a homogeneous clutter environment. The results demonstrate that the SO-CFAR detector exhibits superior performance in homogeneous clutter, while the GO-CFAR detector proves to be more effective in nonhomogeneous environments.Item Open Access Étude des méthodes de protection des services dans les réseaux mobiles : application au réseau Mobilis dans la région de M'Sila.(UniversitY of M'sila, 2025-06-30) HALLAB Bilal; BELDI Khalil; ENCA/ GARAH MessaoudCe mémoire se focalisera sur l'étude des diverses technologies de transmission disponibles dans le cadre du développement des réseaux mobiles, tout en proposant une description pratique de l'équipement HUAWEI (micro-wave et fibre optique). Cette démarche est perçue comme une étape incontournable pour acquérir une expérience sur ce genre d'équipement. Au cours de notre stage, nous avons mené une action concrète concernant le réseau de transmission FH avec l'opérateur national de téléphonie mobile ATM MOBILIS, dans le but d'améliorer la qualité du service et d'éviter les interruptions du trafic par des appels interrompus. Suite à notre intervention, le complément E1, en raison d'une saturation dans le premier E1 (problème relevé par un CR), la capacité du service voix a été élargie (32 Time slots) et appliqué la protection SNCP, ce qui a résolu le problème du service vocal et a empêché les perturbations du trafic.Item Open Access Enhancing Brain Tumor Classification Accuracy through Multi-Modal MRI Analysis and Advanced Ensemble Deep Learning(UNIVERSITY OF M’SILA, 2025-06-30) BERRA Ayyoub; ENCA/ ATTALLAH BilalIn an attempt to apply state-of-the-art deep learning techniques for brain tumor classification, which is a medical imaging domain, accurate multi-class diagnosis can dramatically affect treatment choices and patient outcomes, two modern CNN architectures EfficientNet-B3 and ConvNeXt-Tiny were evaluated for the classification of 44 different brain tumor types through Magnetic Resonance Imaging (MRI) data. The dataset, sourced from Kaggle. To redress class imbalance and enhance the generalization aspect, several data augmentation methods . Transfer learning was implemented by employing pretrained weights, and both models were fine-tuned with customized classifier heads that have Batch Normalization, Dropout and Dense layers for training. The same hyperparameters were used to train all models, and the evaluation was done with Accuracy, F1-Score, Recall, and Precision. The results demonstrate that EfficientNet-B3 reached an accuracy of 96.85%, F1-Score 96.74%, Recall 96.85%, and Precision 96.94%, while ConvNeXt-Tiny got accuracy of 95.88% ,F1-Score 95.86%, Recall 95.88%, and Precision 96.16%. A weighted ensemble approach was also used to combine the two models. This ensemble model attained the highest classification accuracy of 97.07%, which shows that weighted averaging is a good way to improve performance. Such outcomes demonstrate the strong points of present deep learning architectures and ensemble methods in dealing with fine-grained multi-class brain tumor classification. The findings confirm that hybrid approaches have the capability to surpass accuracy in addressing difficult diagnostic tasks from medical imaging data.Item Open Access Étude des structures plasmoniques MIM pour la réalisation des capteurs de température(University of M’sila, 2025-06-30) BOUZID Saadi; BOUZID Nadjib; ENCA/ HOCINI AbdesselamCe mémoire traite de la conception et de l’optimisation d’un capteur de température basé sur la résonance plasmonique de surface (SPR), utilisant une structure métal-isolant-métal (MIM). Les simulations ont été réalisées à l’aide de la méthode FDTD (Finite-Difference Time-Domain) via le logiciel RSoft/FullWAVE. L’objectif principal est d’exploiter les propriétés de confinement des modes plasmoniques pour améliorer la sensibilité du capteur. Différentes configurations géométriques ont été étudiées, notamment par l’introduction de cavités résonantes dans la structure. Les résultats obtenus ont montré une amélioration significative de la sensibilité, atteignant jusqu’à 1500 nm/RIU, ce qui confirme la pertinence de l’approche adoptée pour des applications de détection optique de haute précision.Item Open Access Solar Energy Prediction using PSO_SVR - Case study Adrar site -(University of M'sila, 2025-06-30) MAHDID Sabah; ENCA/ Mezaache HatemThe integration of renewable energy sources into the energy mix is crucial to the transition to a low-carbon economy. Among these sources, solar energy occupies an important place due to its availability and potential to provide clean, renewable energy. However, the intermittent and variable nature of solar power generation creates major challenges for the management and stability of power grids. This work proposes an innovative approach for estimating solar power over different time horizons, combining advanced optimization and machine learning techniques. Particle swarm optimization (PSO) is used to efficiently adjust the hyper-parameters of support vector regression (SVR), thereby improving the accuracy of the estimates. This method better captures variations in solar production as a function of meteorological and temporal conditions, offering a powerful and adaptable solution for energy forecasting applications. To evaluate our estimation system two evaluation methods are employed, a statistical evaluation based on performance indicators such as root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), and coefficient of determination (R²), as well as a graphical evaluation using scatter plots to compare actual data with predicted results, these evaluation methods allowing to compare predictions with actual values and to verify the effectiveness of the proposed hybrid approach.Item Open Access Commande vectorielle par Backstepping de la machine asynchrone pentaphasée(UNIVERSITY OF M’SILA, 2025-06-30) KHEZZARI DOUNYA; NEBBATI DOUNIA; ENCA/ FODIL MALIKALa commande vectorielle par Backstepping appliquée à la machine asynchrone pentaphasée représente une stratégie avancée permettant d’exploiter pleinement le potentiel des systèmes multi-phasés. Grâce à la commande vectorielle, les grandeurs électriques sont transformées dans un repère synchronisé, ce qui permet un découplage clair entre le couple et le flux, similaire à celui observé dans les machines à courant continu. Cette transformation simplifie la commande dynamique et améliore la précision du contrôle. De son côté, la méthode Backstepping, adaptée aux systèmes non linéaires, permet de concevoir des lois de commande basées sur la stabilité de Lyapunov, en construisant progressivement des contrôleurs à chaque étape du système. L’association des deux techniques permet d’obtenir une commande robuste, stable et performante face aux perturbations et incertitudes du système. Elle est particulièrement adaptée aux machines pentaphasées, qui présentent des caractéristiques dynamiques complexes et une forte tolérance aux défauts, notamment dans les applications industrielles et de traction électrique.Item Open Access FUZZY - SMC - PI Regulator for Speed Control of the Doubly Fed Induction Machine(University of M’sila, 2025-06-30) SAOUCHI Louey; BELABBES Fares; ENCA/ HERIZI AbdelghafourThis thesis proposes a robust nonlinear control strategy for the Doubly-Fed Induction Machine (DFIM), combining PI control, Sliding Mode Control (SMC), and type-1 fuzzy logic. The goal is to improve system performance under variable speeds and loads. Various control methods, including vector control and SMC, were evaluated through simulations. Results confirm the dynamic advantages of the hybrid fuzzy controller in enhancing speed, torque, and flux regulation.