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L'objectif de ce travail est de proposer un nouveau système d'identification des appareils électriques domestiques.
Notre première contribution consiste à proposer un système d'identification basé sur l'utilisation des paramètres statistiques des harmoniques et l'application du classificateur KNN combiné avec la méthode de règle de vote.
Les résultats obtenus ont montré que l'extraction de 500 paramètres, basée sur l'estimation de la moyenne statistique et de l'écart type, combinée avec la classification KNN et la stratégie de la règle de vote, donne le meilleur Taux de classification CR qui est de 94.97%.
Notre deuxième contribution, consiste à réduire la dimensionnalité en utilisant une représentation compacte des paramètres (appelée DWE) qui est basée sur l'estimation de la moyenne et de l'écart type de l'énergie calculée à chaque niveau de décomposition dyadique de l'analyse par ondelettes.
Deux descripteurs appelés LWE et WCC sont extraits également de cette analyse en appliquant respectivement le logarithme de l’Energie totale puis la transformée en cosinus discrète.
Les résultats obtenus montrent que le descripteur WCC donne un CR maximal de 98.13%.
Ghazali Fateh a obtenu son diplôme d'ingénieur a l'Université de Constantine, en 2002 et son diplôme de Magister a l'Université de M'sila en 2011 et son doctorat a l'Université de bordj bou arréridj en 2022.
Ses principaux intérêts sont axés sur la reconnaissance de formes, la classification et l'identification des appareils électriques.
Fiche technique