@mastersthesis {5320,
	title = {D{\'e}tection et g{\'e}n{\'e}ration des micro-ondes acoustiques de volume dans les structures pi{\'e}zo{\'e}lectriques},
	year = {2016},
	type = {Doctorat},
	abstract = {
	Dans ce travail, nous proposons une nouvelle m{\'e}thode pour la d{\'e}tection des micro-ondes acoustiques de volume dans un substrat pi{\'e}zo{\'e}lectrique (Niobate de Lithium LiNbO3). Nous avons utilis{\'e} la classification par r{\'e}seaux probabilistes de neurones comme un moyen d{\textquoteright}analyse num{\'e}rique afin de classer toutes les valeurs de la partie r{\'e}elle et la partie imaginaire du coefficient d{\textquoteright}att{\'e}nuation pour les diff{\'e}rentes vitesses acoustiques en construisant ainsi un mod{\`e}le de d{\'e}tection efficace des ondes de volume. Cette {\'e}tude sera tr{\`e}s int{\'e}ressante dans la mod{\'e}lisation et la r{\'e}alisation des dispositifs micro-ondes acoustiques tels que les dispositifs {\`a} ultrasons bas{\'e} sur la propagation des micro-ondes acoustiques de volume. En plus, nous pouvons appliquer cette technique sur n{\textquoteright}importe qu{\textquoteright}elle structure pi{\'e}zo{\'e}lectrique poss{\'e}dant la m{\^e}me classe cristallographique, il suffit juste de changer les param{\`e}tres caract{\'e}ristiques du mat{\'e}riau consid{\'e}r{\'e}.

},
	url = {http://eprints.univ-batna2.dz/319/},
	author = {Hafdaoui, Hichem}
}
