Electronique

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Génération d’un réseau sur puce au format VHDL RTL à partir d’unemodélisation de haut niveau UML par raffinement

BOUGUETTAYA Abdelmalek (2017)
Thèse de doctorat

Dans le passé, les systèmes embarqués et numériques ont été confinés surtout aux systèmesinformatiques. Aujourd'hui, ces systèmes sont appliqués dans un grand nombre de domaines etd’appareils tels que les télévisions numériques, les systèmes de communication, les radars, lessystèmes militaires et les instrumentations médicales. L’un des plus grands challenges au niveaude la conception de ces systèmes est l’interconnexion entre ses différents modules. Les réseauxsur puce (NoC) constituent un nouveau paradigme d’interconnexion pour les systèmes sur puce(SoC). Ils ont été proposés comme une solution prometteuse pour résoudre les problèmesrencontrés au niveau des interconnexions classiques.L’augmentation de la taille du réseau provoque plusieurs inconvénients, comme laréduction au niveau de la bande passante et la fréquence de fonctionnement et une augmentationau niveau de la latence et la consommation de l’énergie. Dans le présent document, nousprésenterons une nouvelle approche appliquée pour les réseaux sur puce (topologie Mesh 2D)afin de résoudre les problèmes rencontrés dans les architectures classiques. Cette approche estbasée sur une combinaison entre une stratégie de placement des modules, un routage XY à deuxniveaux et une technique de clustering basée sur la charge de communication entre les modules.Afin d’accélérer la conception de cette structure, nous avons utilisé une approche despécification orientées modèles à base de l’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM). Nousavons utilisé le paquetage RSM pour modéliser la topologie Mesh 2D à base de cluster et lepaquetage à machine d’état ou encore le paquetage d’activité pour la modélisation de l'algorithmede routage XY à deux niveau (intra-cluster et inter-cluster). Voir les détails

Mots clés : Réseaux sur puce, Algorithme de routage dynamique, Clustering, Topologie Mesh, Systèmes sur puce

Etude, conception et simulation numérique d’un transistor MOSFET biaxial contraint

TABERKIT Mohammed Amine (2018)
Thèse de doctorat

Due to the high need for faster electronic devices, with smaller size and higher performances, Researchers and manufacturers of Semiconductor devices make many efforts to face the difficulties and challenges to improve the performances of these semiconductor devices. One of the solutions consists of applying strained silicon on the conventional devices, in such a way that the structure of the MOSFET transistor on a massive substrate known as conventional does not change completely; however, its performances improve. In order to increase the mobility and speed of these electronic devices, Researchers are facing problems related mainly to the reduction in the size of the devices; these problems are known as short channel effects. The aim of this work is to conduct research allowing the study and the computer-aided design of an enhanced architecture of MOSFET transistors called a biaxial transistor using the SILVACO-TCAD process and device simulation software. The results obtained, allowed us then to determine the performances of this device and to compare them to those of the conventional transistor, to show the importance of the introduction of biaxial strain in the improvement of the carrier’s mobility and the devices speed, thus allowing obtaining better performances while continuing the scaling. Voir les détails

Mots clés : Biaxial, Biaxial strain, High-K material, Mobility, MOSFET, SILVACO-TCAD, simulation, Strained Silicon

The Importance of Applying Artificial Intelligence on Unmanned Aerial Vehicle

Amine Mohammed TABERKIT, Ahmed KECHIDA, Abdelmalek BOUGUETTAYA  (2019)
Article de conférence

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are used in several applications and they are growing in popularity. Recent progress in unmanned aerial vehicles and artificial intelligence constitutes a new chance for an autonomous operation and flight. Nowadays, artificial intelligence and deep learning are driving the evolution of UAVs and fueling their autonomous future. Computer vision achieved very important progress in image classification and segmentation, and object detection, which make it very attractive research field when it is applied on unmanned aerial vehicle. Artificial intelligence is not only important and benefic, but can be rather, dangerous and serious matter since the UAVs learns through algorithms, and use that for future decision making. This work is a survey, where we present works, challenges and dangerous part of using artificial intelligence on UAVs. Voir les détails

Mots clés : UAV, machine learning, Artificial intelligence, System, Drone

MODELISATION  ELECTROMAGNETIQUE DES MATERIAUX COMPOSITES EN COUCHES MINCES. APPLICATION A LA CONCEPTION DES ANTENNES MINIATURES EN HYPERFREQUENCES.

REDDAF Abdelmalek (2020)
Thèse de doctorat

The purpose of this work is the electromagnetic modeling of thin-film materials for microwave applications; to improve performances and reduce dimensions. Our work is devoted to exploiting the characteristics of the materials studied for the miniaturization of multi band antennas work in several microwave ranges.Furthermore, the high-permittivity of ferroelectric thin-film materials are used to design miniatures antennas, which gives us a reduction about 67% in size .Thus; we have designed as well as tunable antenna in the region of 57 MHz.  Another antenna is designed with the metamaterial cell engraved on the ground plane, whose choice of CSRR dimensions and its position are optimized by the particle swarm method. As a result, we obtained the miniature antenna with a reduction of 81% that operates in two frequencies 2.45 GHz and 5 GHz. Voir les détails

Mots clés : Modélisation électromagnétique, composites, couches minces, Antennes, métamatériaux

Comparative study between EKF and Geometrical methods for theAcoustic Emission source localization.

E.Y. DRIS, R. Drai, M. Bentahar, D. Berkani, A. BENAMMAR  (2018)
Article de conférence

The purpose of this paper is to optimize and apply probabilistic methods and compare the obtained results to geometric method for locating acoustic emission (AE) source in a plate-like structure. The time of arrival (TOA) of the AE waves in each sensor taking into account the uncertainties, was determined by the continuous wavelet transform (CWT). Then the group wave's velocity was calculated by Monte Carlo simulation. As a probabilistic method, the extended Kalman filter (EKF) is used to iteratively estimate the location of AE sources. Experimental results have shown that the probabilistic method estimates thelocation of the pencil lead break better than the geometric method.Experimental tests were performed on a copper plate to validate the comparison of the two approaches performances. Voir les détails

Mots clés : Acoustic Emission (AE), Time of arrival (TOA), Continuous Wavelet Transform (CWT), Monte Carlo simulation, Geometrical method, Extended Kalman Filter (EKF)

A survey on deep learning-based object detectionalgorithms for drones

BOUGUETTAYA Abdelmalek, Kechida Ahmed, TABERKIT Mohammed Amine  (2019)
Article de conférence

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are being used in a very large number of applications. Building an intelligent UAVis a very exciting and challenging topic. Recently, deep learning and computer vision are highly used for the purpose of realizing a fully-autonomous drone that does not need human intervention. Computer vision is a field focused on enabling drones to interpret and understand the content of an image or a video using Convolutional Neural Networks (CNNs). This paper focuses on reviewing recent deep learning-based object detection algorithms used for UAVs. We will discuss the most important research papers and techniques which helped improve the object detection state-of-the-art for drones. Finally, we will conclude this reviewing with a description of the main challenges for the application of deep learning for drone-based solutions. Voir les détails

Mots clés : Computer vision, UAV, Deep Learning, Object Detection, Convolutional Neural Network

Utilisation des Méthodes Variationnelles et des Équations d’Évolution en Traitement d’Images

boutiche yamina (2018)
Thèse de doctorat

Le travail mené dans le cadre de cette thèse porte, essentiellement, sur la segmentation etla restauration des images par les techniques basées sur l’évolution de courbes, les equations aux dérivées partielles (EDP) et le calcul variationnel. Notre intérêt s’est porté sur la représentation implicite des courbes via les ensembles de niveaux. Plusieurs avantages découlent de l’utilisation d’une telle représentation, elle présente moins de contraintes sur la géométrie des objets à segmenter (peuvent être irréguliers c.-à-d. avec de fortes courbures). De plus, elle permet un changement automatique de la topologie en cours d’évolution.Pour amorcer ce travail, nous nous sommes penchés, en premier, sur la famille des contoursactifs paramétriques. Par la suite, nous avons étudié les contours actifs implicites basés contour et ceux basés région. Une attention particulière a été accordée aux approches basées région vu leurs multiples avantages comparé à la famille des approches basées contour. De ce fait, nous avons pu mettre en évidence les points forts et faibles des trois grandes classes des contours actifs basé région, à savoir les approches globales, locales et hybrides.Ce travail nous a mené à proposer une fonctionnelle d’énergie régissant l’évolution ducontour, combinant des statistiques locales (moyennes et variances) et des statistiques globales (moyennes), avec une hybridation à poids dynamique de ces deux termes. Aussi, la rapidité de la convergence a été significativement améliorée en nous inspirant de l’algorithme par balayage (sweeping) pour proposer un algorithme rapide d’optimisation de la fonctionnelle. Ce dernier permet de calculer l’optimum de la fonctionnelle sans avoir à passer par l’équation d’Euler-Lagrange. Ces deux points constituent l’essentiel de notre contribution dans cette thèse. Enfin, pour valider nos résultats, une étude comparative et une évaluation quantitative ont été mises en oeuvre entre le modèle proposé et les modèles les plus en vue de la familledes contours actifs basés région. Voir les détails

Mots clés : Segmentation d’images, Restauration d’images, regularisation, Approches variationnelles, Ensembles de niveaux, Statistiques locales et globales

Design of Sobel Filter in VHDL

Mazouz Nezhate, Bouhouche Salah, Ziad Mostepha, DRAI Redouane  (2018)
Article de conférence

In order to automate the quality control process of pipe’s welding joint, we present in this paper a new design of an embedded computer vision system, which is based on a camera, controlled by an FPGA platform (Zynq-7000) for acquisition and image processing on the same FPGA circuit. A VHDL implementation of Sobel Edge Detection Algorithm is proposed. The obtained results were validated with those obtained by MATLAB.This will allow us to develop other tools more powerful and more robust. Voir les détails

Mots clés : Quality control, pipe welds, FPGA, Sobel, VHDL

Segmentation of Weld Defects Using Multiphase Level Set by the Piecewise-Smooth Mumford-Shah Model

N.RAMOU  (2019)
Publication

This paper deals with the problem of the X-ray image segmentation used to detect weld defects for a non-destructive testing task. In this work we have implemented a multiphase method using the Mumford and Shah piecewise smooth model to extract the size and the texture information of defect and its region. Using this model which is more robust to the noise and less sensitive to the position of the initial curve, we have obtained a maximum of information for several regions in the X-ray image (the geometry of weld beads and defects). Our results show that the model developed can do at the same time the image segmentation and restoration. Voir les détails

Mots clés : Level set

Tomographic Image Reconstruction in the Case of Limited Number of X-Ray Projections Using Sinogram Inpainting

a.allag, a.benammar, R.Drai, T.BOUTKEDJIRT  (2019)
Publication

In many medicine and industry applications, a precise X-ray tomography reconstruction of the internal objects structure is of great importance for reliable interpretation data. The tomography allows obtaining a spatial distribution of the internal materials structure. In certain experiments conditions, the projection data acquisition is guided by angle limitations or a restricted angle, this requires a subsampling of the projections number or a partial data absence. Accordingly, the reconstructed images may suffer from severe artefacts especially with the presence of noise. In this context, the purpose of this paper is to propose a tomographic image reconstruction method based on FBP associated to sinogram inpainting. The studied inpainting technique is based on first order variational methods such as the Chambolle-Pock algorithm. This method allows the quality improvement of the reconstruction images tomographic with reduced number of projection. The PSNR is improved by 7 to 10 dB in the reconstructed image compared to the classical FBP reconstruction. Voir les détails

Mots clés : x-ray tomographic, image reconstruction