Thèses de Doctorathttp://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1332024-03-29T12:21:54Z2024-03-29T12:21:54ZContribution to Data CompressionBrahimi, NabilaBouden, Toufik (encadreur)http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/144432024-03-20T11:28:48Z2023-12-17T00:00:00ZContribution to Data Compression
Brahimi, Nabila; Bouden, Toufik (encadreur)
In this thesis, two novel contributions for the enhancement of JPEG-based integertransforms are introduced. The first contribution consists of the development oftwo methods to generate integer Discrete Cosine Transform (DCT) approximations.The first proposed method is based on 16-points DCT and rounding-off operationsleads to two new low-complexity transforms. The second one consists of an introduction of null elements into a specified integer DCT leads to two other newlow-complexity, faster, and more efficient transforms. Therefore, the capability ofproposed transform matrices is improved in image compression applications.Thesecond contribution in this thesis consists of the development of a novel methodfor enhancement of integer-based DCT and integer-based DTT JPEG by generatinga multiplier-less approximate Joint Photographic Expert Group (JPEG) quantisationmatrix. The two proposed quantisation matrices have been successfully evaluatedagainst the conventional JPEG quantisation matrix for all different type test images.Experimental results show that the compression of greyscale images by the JPEGstandard based on the integer Discrete Tchebichev Transform (DTT) and combinedwith our proposed quantisation matrix leads to a performance improvement whencompared to the JPEG conventional luminance quantisation matrix while maintaining high visual quality of the reconstructed images
2023-12-17T00:00:00ZCommande Adaptative Intelligente des Systèmes Non Linéaires IncertainsBibi, YoussoufBouhali, Omar encadreurhttp://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/133122023-10-11T09:20:43Z2022-07-06T00:00:00ZCommande Adaptative Intelligente des Systèmes Non Linéaires Incertains
Bibi, Youssouf; Bouhali, Omar encadreur
Les techniques et les théories basées sur les approximateurs universels utilisées pour l'identification et la commande des systèmes dynamiques incertains sont diverses, mais peuvent principalement être divisées en deux catégories, la première catégorie contient les approximateurs universels de base comme les systèmes flous (FS), les réseaux de neurones (NN) et les réseaux neurales d'ondelettes (WNN). La deuxième catégorie contient les approximateurs hybrides qui sont des combinaisons entre deux approximateurs de base comme les réseaux neuronales d'ondelettes floues (FWNN) et les systèmes de Petri flous (PFS). Ces approximateurs peuvent être utilisés pour estimer la dynamique du système dans le but de construire un contrôleur, en outre, nous pouvons les utiliser directement pour estimer une loi de commande à l'aide des algorithmes d'apprentissage spécifiques.
Dans cette thèse, une structure hybride entre la logique floue de type 2 et les réseaux de Pétri (PT2FNN) est proposée comme un nouveau approximateur pour surmonter le problème des incertitudes avec un coût de calcul optimal. En incorporant des couches de Petri, le nombre de règles est optimisé. De plus, le temps de calcul est réduit grâce à une nouvelle méthode d'inférence de type 2. Cette structure hybride est testée pour l'identification et la commande des systèmes dynamiques incertains.
Cette thèse décrit trois contributions de la commande adaptative des systèmes non linéaires incertains. La première contribution utilise l'approximateur de réseaux de Petri flous de type 2 développé pour concevoir un contrôleur adaptatif direct et indirect pour les systèmes non linéaires incertains. La deuxième contribution présente la commande Petri floue de type 2 backstepping adaptative, applicable à une grande classe de systèmes non linéaires incertains. La troisième contribution est le développement d'une nouvelle commande adaptative intelligente hybride (directe et indirecte) pour les systèmes non linéaires incertains. Cette commande adaptative est stable et conçue sur la base d'une modulation adaptative entre la commande directe et la commande indirecte. Les résultats de simulation ont montré que la structure proposée fonctionne mieux par rapport aux autres approximateurs et que les résultats théoriques obtenus sont efficaces pour une grande classe de systèmes non linéaires incertains.
2022-07-06T00:00:00ZElaboration et structuration des couches minces de matériaux semiconducteurs (ZnO) pour la réalisation des composants photoniquesLayoul, HananeMeriche, Faiza encadreurhttp://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/132112023-10-01T09:56:14Z2022-12-10T00:00:00ZElaboration et structuration des couches minces de matériaux semiconducteurs (ZnO) pour la réalisation des composants photoniques
Layoul, Hanane; Meriche, Faiza encadreur
Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à l'élaboration de guides d'ondes optiques planaires en déposant des couches minces de ZnO sur des substrats de faible indice de réfraction par la technique de pulvérisation magnétron RF et la méthode sol gel. Les propriétés structurales, morphologiques, optiques et optique guidante des couches minces élaborées ont été étudiées. La diffraction des rayons X a confirmé la structure hexagonale ZnOWürtzite des films avec une orientation préférentiel selon l'axe c. La caractérisation optique guidante a montré que nos films sont des guides gondes planaires monomodes pour les deux polarisations électriques transversales et magnétiques transversales. Ces guides d'ondes plans ont été utilisés ensuite pour la fabrication de structures photoniques périodiques uni et bidimensionnelles (1D et 2D) (guides d'ondes ruban et réseaux de nano-trous) par la lithographie électronique (EBL) combinée avec la gravure plasma réactif à couplage inductif (ICP/RIE). Nous nous sommes particulièrement intéressés aux conditions de fabrication ; nous avons effectué un test de doses pour déterminer la meilleure dose d'exposition conduisant à des nano structures avec les dimensions souhaitées et une surface lisse sur les couches minces de ZnO. Une dose d'exposition optimale de 275 μC/cm2a permis d’obtenir des réseaux de trous uniformes avec les tailles requises pour les différentes configurations de réseau de trous dans la résine ZEP-520A. Le mélange gazeux CH4/H2 a donné une vitesse de gravure élevée d'environ 94 nm/min et une morphologie de surface lisse dans le cas des guides d'ondes ruban (nano structures 1D). Cependant, la fabrication des réseaux de trous d'air de petit diamètre a montré une déviation par rapport aux dimensions initiales dans la résine.
2022-12-10T00:00:00ZClassification automatique de la parole continue basée sur des indices acoustiques en vue de la caractérisation des troubles de la voixBenhammoud, RedouaneKacha, Abdellah( Rapporteur)http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/115052022-11-30T08:08:28Z2022-11-03T00:00:00ZClassification automatique de la parole continue basée sur des indices acoustiques en vue de la caractérisation des troubles de la voix
Benhammoud, Redouane; Kacha, Abdellah( Rapporteur)
L’analyse du signal de parole est un moyen privilégié pour l’évaluation clinique de la
qualité de la voix en vue d’un diagnostic et d’une documentation quantitative des
pathologies du larynx. L’analyse acoustique du signal de parole permet une évaluation non
invasive et peu coûteuse des troubles de la voix contribuant ainsi un diagnostic plus
efficace, rapide et objectif.
Le travail de recherche présentée dans cette thèse est dédié à la classification automatique
des voix pathologiques dans le but de fournir une méthode complémentaire d’évaluation
clinique de la qualité de la voix permettant aux cliniciens le suivi des patients atteints de
troubles de la voix. La méthode proposée utilise conjointement les séparateurs à vaste
marge (SVM : support vector machine) et les modèles de Markov cachés (HMM : hidden
Markov models) afin de profiter des avantages des deux méthodes simultanément. La
classification par SVM est basée sur l’apprentissage automatique supervisé avec pour
principe de séparer les données de différentes natures par un hyperplan alors que la
classification par HMM basée sur l’apprentissage automatique non supervisé avec pour
principe de suivre la règle de décision de Bayes.
Ces méthodes de classifications ont été appliquées sur un corpus contenant 251 fichiers
composés de deux phrases concaténées suivies de la voyelle [a] produites par des sujets
normophoniques et des sujets dysphoniques avec différents degrés de dysphonie. Les
résultats de classification de la méthode hybride HMM-SVM sont comparés aux résultats
obtenus par des méthodes de référence basées sur les SVMs et les HMMs séparément. Les
résultats montrent que la combinaison de ces deux méthodes de classification améliore
nettement le taux de classification
2022-11-03T00:00:00Z