Professeur

Mohammed Bahoura

Départements
Département de mathématiques, informatique et génie
Campus
Campus de Rimouski
Courriel
mohammed_bahoura@uqar.ca
Téléphone
418 723-1986, poste 1707
Téléphone sans frais
1 800 511-3382, poste 1707
Bureau
K-216

  • Ingénierie
  • Traitement numérique des signaux et des images
  • Apprentissage machine et apprentissage profond
  • Implantation matérielle
  • Cosimulation matérielle/logicielle
  • Systèmes embarqués
  • Instrumentation
  • Télésurveillance
  • Signaux biomédicaux
  • Signaux acoustiques

  • Doctorat en génie électrique (Université de Rouen, France)

À venir

  • Chanane, Ayoub (2022), Implantation sur circuit SOC-FPGA d’un système de chiffrement/déchiffrement AES-128 bits en utilisant deux approches de différents niveaux d’abstraction. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski, Qc, Canada, 109 p.
  • Kassegne, Olou (2022), Réduction du bruit ambiant dans les sons acoustiques respiratoires. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski, Qc, Canada, 116 p.
  • Diouf, Pape Sémou (2022), Réalisation d’un système connecté pour le suivi en temps-réel du rythme cardiaque et de la saturation d’oxygène chez les patients atteint d’arythmie cardiaque. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski, Qc, Canada, 131 p.
  • Taoug, Abderahmane (2022). Étude des techniques d’extraction de caractéristiques des sons respiratoires en vue d’optimiser leur classification automatique. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski, Qc, Canada, 88 p.
  • Chanane, Hassen (2022). Classification des sons respiratoires par réseaux de neurones à apprentissage profond. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski, Qc, Canada, 99 p.
  • Meddah, Karim (2021). Implémentation sur FPGA d’un système intelligent pour la surveillance de l’état de santé des patients souffrant d’arythmie cardiaque. Thèse de doctorat. Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediène (USTHB), Alger, Algérie.
  • Semmad, Abdelkrim (2021). Réseau de neurones pour la détection des sibilants dans les sons acoustiques respiratoires dans le but d’une implantation efficace temps-réel sur circuit FPGA. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski, Qc, Canada, 89 p.
  • Boujelben, Ons (2017). Étude des techniques de détection des sibilants dans les sons respiratoires en vue d’un traitement temps-réel sur FPGA. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski, Qc, Canada, 68 p.
  • Ntoune Ntoune, Roger Sandrin (2013). Implantation d’un réseau de neurones sur FPGA pour la modélisation et la linéarisation des amplificateurs de puissance RF, Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski, Qc, Canada.
  • Hall, Glenn-Éric (2012). Identification d’instruments de musique à l’aide de méthodes statistiques et d’algorithmes d’intelligence artificielle, Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Chicoutimi, Qc, Canada.
  • Leblanc, Élisabeth (2009). Méthode Automatisée pour la Détection et la Classification des Sifflements de Béluga. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski. 55 p.
  • Doufana, Mohamed (2008). Approche par réseau de neurones pour la linéarisation par prédistorsion adaptative des amplificateurs de puissances RF. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski. 95 p.
  • Mouy, Xavier (2007). Détection et identification automatiques en temps-réel des vocalises de rorqual bleu (Balaenoptera musculus) et de rorqual commun (Balaenoptera physalus) dans le Saint-Laurent. Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski. 69 p.
  • Lu, Xiaoguang (2007). Reconnaissance automatique des crépitants et des sibilants dans les sons acoustiques respiratoires, Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski. 109 p.
  • Pelletier, Charles (2005). Classification des sons respiratoires en vue d’une détection automatique des sibilants, Mémoire de maîtrise, Université du Québec à Rimouski. 103 p.

À venir

À venir

À venir

Articles de revues avec comité de lecture

  • Bahoura, H. Ezzaidi, J.-F. Méthot. Filter Group Delays Equalization for 2D Discrete Wavelet Transform Applications. Expert Systems with applications. 200 (116954 2), 2022, pp 1-12.
  • Meddah, M. Kedir-Talha, M. Bahoura, and H. Zairi. FPGA-based System for Heart Rate Monitoring. Circuits, Devices & Systems. 13(6), 2019, pp 771–782.
  • Bahoura. Efficient FPGA-based Architecture for Overlap-Add Technique of Short-Time Fourier Analysis/Synthesis. Electronics. 8(1533), 2019, pp. 1-9.
  • Boujelben and M. Bahoura. Efficient FPGA-based Architecture of an Automatic Wheeze Detector using a Combination of MFCC and SVM Algorithms. Journal of Systems Architecture. 88, 2018, pp. 54-64.
  • Bahoura. FPGA Implementation of an Automatic Wheezing Detection System. Biomedical Signal Processing and Control. 46, 2018, pp. 76-85.
  • Bahoura. Pipelined Architecture of Multi-Band Spectral Subtraction Algorithm for Speech Enhancement. Electronics. 6(4), 2017, pp. 1-12.
  • Bahoura. FPGA Implementation of Blue Whale Calls Classifier Using High-Level Programming Tool. Electronics. 5(8), 2016, pp. 1-19.
  • Bahoura, “FPGA Implementation of High-Speed Neural Network for Power Amplifier Behavioral Modeling”, Analog Integrated Circuits and Signal Processing, 79 (3), 2014, pp.507-527.
  • Bahoura and C.-W. Park, « FPGA-implementation of dynamic time delay neural network for power amplifier behavioral modeling ». Analog Integrated Circuits and Signal Processing, 73(3), 2012, pp. 819-828.
  • Bahoura and Y. Simard, « Serial Combination of Multiple Classifiers for Automatic Blue Whale Calls Recognition ». Expert Systems with Applications, 39 (11), 2012, pp. 9986–9993.
  • Bahoura and H. Ezzaidi, « FPGA-Implementation of Discrete Wavelet Transform with Application to Signal Denoising ». Circuits, Systems, and Signal Processing, 31 (3), 2012, pp. 987-1015.
  • Bahoura and H. Ezzaidi, “FPGA-Implementation of Parallel and Sequential Architectures for Adaptive Noise Cancellation”. Circuits, Systems & Signal processing, 30 (6), 2011, pp. 1521-1548.
  • Bahoura and Y. Simard. “Blue Whale Calls Classification using Short-Time Fourier and Wavelet Packet Transforms and Artificial Neural Network”. Digital Signal Processing. 20 (4), 2010, pp. 1256-1263.
  • Mouy, M. Bahoura and Y. Simard. « Automatic recognition of fin and blue whale calls for real-time monitoring in the St. Lawrence ». J. Acoust. Soc. Am. 126 (6), 2009, pp. 2918-2928.
  • Bahoura, « Pattern Recognition Methods Applied to Respiratory Sounds Classification into Normal and Wheezes Classes ». Computers in Biology and Medicine. Vol. 39, No. 9, pp. 824-843, 2009.
  • Lu and M. Bahoura, « An integrated automated system for crackles extraction and classification ». Biomedical Signal Processing and Control, 2008. 3(3): pp. 244-254.
  • Bahoura and J. Rouat, « Wavelet Speech Enhancement Based on Time-Scale Adaptation ». Speech Communication 48 (2006) 1620–1637.
  • Simard, M. Bahoura and N. Roy. “Acoustic Detection and Localization of whales in Bay of Fundy and St. Lawrence Estuary Critical Habits”, Canadian Acoustics. Vol. 32, No 2, pp 107-116, June 2004.
  • Bahoura and J. Rouat., « Wavelet Speech Enhancement based on the Teager Energy Operator ». IEEE Signal Processing Letters, Vol.8, No.1, pp. 10-12, Jan. 2001.
  • Bahoura and J. Rouat, « Denoising by Wavelet Transform: Application to Speech Enhancement ». Canadian Acoustics, Vol. 28, No. 3, pp 158-159, 2000.
  • Bahoura, M. Hassani, S.G Lee and M. Hubin « Widrow method modification for the elimination of 50 Hz interference from ECG signal ». Innovation and Technology in Biology and Medicine. Vol. 18, No 2, pp 119-127, April 1997.
  • Bahoura, M. Hassani and M. Hubin « DSP Implementation of Wavelet Transform for Real Time ECG Wave Forms Detection and Heart Rate Analysis ». Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol.52, pp. 35-44, 1997.
  • Bahoura, M. Hassani and M. Hubin, « Real Time Wavelet Transform Implementation for ECG Waves Forms Detection and Heart Rate Analysis ». Medical & Biological Engineering & Computing, Vol. 34 Sup. 1 Part 1, pp. 387-388, 1996.

Chapitres de livres

  • E. Hall, H. Ezzaidi, and M. Bahoura, “Study of Feature Categories for Musical Instrument Recognition”, in AMLTA 2012, A. Ell Hassanien et al., Ed., vol. CCIS 322 of Communications in Computer and Information Science, pp. 152–161. 2012.
  • Ezzaidi, M. Bahoura, and G. E. Hall, , “Towards a Characterization of Musical Timbre Based on Chroma Contours”, in AMLTA 2012, A. Ell Hassanien et al., Ed., vol. CCIS 322 of Communications in Computer and Information Science, pp. 162–171. 2012.
  • Ezzaidi and M. Bahoura, “Statistical and neural classifiers: application for Singer and Music discrimination in Polyphonic Music Context”, in Image and Signal Processing. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6134/2010. pp. 130-136.
  • Bahoura and Y. Simard,  » Chirplet Transform Applied to Simulated and Real Blue Whale (Balaenoptera musculus) Calls », in Image and Signal Processing. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5099/2008. pp. 296-303.

Actes de conférences avec arbitrage

  • Semmad and M. Bahoura. Long Short Term Memory Based Recurrent Neural Network for Wheezing Detection in Pulmonary Sounds. The 64th IEEE International Midwest Symposium on Circuits & Systems (MWSCAS), Virtual, 2021, pp. 412-415.
  • Semmad and M. Bahoura. Serial Hardware Architecture of Multilayer Neural Network for Automatic Wheezing Detection. The 64th IEEE International Midwest Symposium on Circuits & Systems (MWSCAS), Virtual, 2021, pp. 28-31.
  • Chanane and M. Bahoura. Convolutional Neural Network-based Model for Lung Sounds Classification. The 64th IEEE International Midwest Symposium on Circuits & Systems (MWSCAS), Virtual, 2021, pp. 1096-1099.
  • Bahoura. (2020). Multirate Hardware of Architecture for Real-Time Fourier Transform Analysis/Synthesis. The 63rd IEEE International Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS), Springfield, USA, 2020, pp. 1096-1099.
  • Bahoura and H. Ezzaidi. Hardware Implementation of the Dual-Channel Spectral Subtraction Method for Lung Sounds Denoising. The 61st IEEE International Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS), Windsor, Canada, 2018, pp. 516-519.
  • Bahoura. FPGA implementation of multi-band spectral subtraction method for speech enhancement. The 60th IEEE International Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS), Boston, USA, 2017, pp. 1442-1445.
  • Boujelben and M. Bahoura. (2016). FPGA Implementation of an Automatic Wheezes Detector Using MFCC and SVM. The 2nd International Conference on Advanced Technologies for Signal and Image Processing (ATSIP’2016), Monastir, Tunisia, 2016, pp. 647-650.
  • Bahoura and H. Ezzaidi, “Real-Time Implementation of an Adaptive Noise Canceller based on MicroBlaze Soft Processor », The 28th IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, May 3-6, 2015, Halifax, Nova Scotia, Canada, pp. 1180-1183
  • Oukherfellah and M. Bahoura, “FPGA Implementation of Voice Activity Detector for Efficient Speech Enhancement”, The 12th IEEE International NEWCAS Conference. Trois-Rivières, Canada, June 22-25, 2014, pp. 301-304.
  • E. Hall, H. Ezzaidi, and M. Bahoura, “Instrument Timbre Chroma Contours and Psycho-Visual Human Analysis”, The 4th International Conference on Multimedia Computing and Systems, Marrakech, Marocco, 14-16 april, 2014.
  • E. Hall, H. Ezzaidi, M. Bahoura, and C. Volat, Classification of Pizzicato and Sustained Articulations, 21st European Signal Processing Conference 2013, Marrakech Marocco, 9-13 september, 2013. pp. 1-4.
  • Roy, Y. Simard, M. Bahoura, and S. Giard, “DCLDE 2013 workshop data set: Detection of Right Whale contact calls with supervised spectrogram templates and chirplet approaches”. 6th International Workshop on Detection, Classification, Localization and Density Estimation of Marine Mammals using Passive Acoustics, 12-15 June 2013, St. Andrews, Scotland.
  • Bahoura and H. Ezzaidi, “Hardware Implementation of MFCC Feature Extraction for Respiratory Sounds Analysis », The 9th International Workshop on Systems, signal Processing and their Applications, Algiers, Algeria, 12-15 May, 2013. pp. 196-199.
  • Bahoura and H. Ezzaidi, « Implementation of Spectral Subtraction Method on FPGA using High-Level Programming Tool », The 24th International Conference on Microelectronics, Algiers, Algeria, 17-20 December, 2012.
  • Bahoura and H. Ezzaidi, « FPGA Implementation of a Feature Extraction Technique based on Fourier Transform », The 24th International Conference on Microelectronics, Algiers, Algeria, 17-20 December, 2012.
  • S. Ntouné Ntouné, M. Bahoura and C.-W. Park, « Power Amplifier Behavioral Modeling by Neural Networks and their Implementation on FPGA ». The IEEE 76th Vehicular Technology Conference: VTC2012-Fall. Quebec-City, Canada, September 3-6, 2012, 4p.
  • E. Hall, H. Ezzaidi, and M. Bahoura, “Hierarchical Parameterisation and Classification for Musical Instrument Recognition”, The 11th International Conference on Information Science, Signal Processing and their Applications (ISSPA), Montreal, Canada, July 2-5, 2012, pp. 1066-1071.
  • S. Ntouné Ntouné, M. Bahoura and C.-W. Park, « FPGA-Implementation of Pipelined Neural Network for Power Amplifier Modeling ». In proceedings of the 10th IEEE International NEWCAS Conference. Montréal, Canada, June 17-20, 2012, pp. 109-112.
  • Bahoura and C.-W. Park, « FPGA-Implementation of High-Speed MLP Neural Network ». In Proceedings of the 18th IEEE International Conference on Electronics, Circuits, and Systems, ICECS 2011. Beirut, Lebanon, December 11-14, 2011. pp. 426-429.
  • Bahoura and C.-W. Park, “FPGA-Implementation of an Adaptive Neural Network for RF Power Amplifier Modeling”. In proceedings of the 9th IEEE International NEWCAS Conference. Bordeaux, France, June 26-29, 2011, pp. 29-32.
  • Bahoura and H. Ezzaidi, « Pipelined Architecture for Discrete Wavelet Transform Implementation on FPGA », In the Proceedings of the 22th International Conference on Microelectronics, Cairo, Egypt, 19-22 December, 2010, pp. 459-462.
  • Ezzaidi, M. Bahoura and J. Rouat, « Singer and music discrimination based threshold in polyphonic music, » The IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT), Luxor, Egypt, 15-18 Dec. 2010, pp.445-450.
  • Bahoura and H. Ezzaidi, « FPGA-Implementation of Wavelet-based Denoising Technique to Remove Power-Line Interference from ECG Signal ». In Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Information Technology and Applications in Biomedicine, ITAB 2010. Corfu, Greece. 2-5 November 2010, pp. 1-4.
  • Bahoura and H. Ezzaidi, « Real-Time Implementation of Discrete Wavelet Transform on FPGA », In the Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Signal Processing, ICSP 2010, Beijing, China, 24-28 October, 2010, pp. 191-194.
  • Doufana, C.-W. Park and M. Bahoura, “A Neural Network based On-Line Adaptive Predistorter for Power Amplifier”, The 11th annual IEEE Wireless and Microwave Technology, WAMICON 2010, Melbourne Beach, Florida, April 12-13, 2010, pp. 1-4.
  • Bahoura and H. Ezzaidi, « FPGA-Implementation of a Sequential Adaptive Noise Canceller using Xilinx System Generator », In the Proceedings of the 21th International Conference on Microelectronics, , Marrakech, Morocco, 19th-22nd December, 2009, pp. 213-216.
  • Ezzaidi, M. Bahoura and J. Rouat, « Taxonomy of Musical Genres ». In Proceedings of the 5th IEEE International Conference on Signal-Image Technology & Internet-based Systems, SITIS 2009. Marrakech, Morocco, November 29-Decembre 4, 2009, pp. 228-231.
  • Ezzaidi and M. Bahoura, « Voice Singer Detection in Polyphonic Music ». In Proceedings of the 16th IEEE International Conference on Electronics, Circuits, and Systems, ICECS 2009. Hammamet, Tunisia, 13th-16th December 2009. pp. 884-887.
  • Simard, M. Bahoura, C.W Park, J. Rouat, M. Sirois, X. Mouy, D. Seebaruth, N. Roy and R. Lepage, « Development and experimentation of a satellite buoy network for real-time acoustic localisation of whales in the St. Lawrence ». OCEAN’06. Boston, September 18-21, 2006.
  • W Park, Y. Simard, M. Bahoura, J. Rouat, and M. Sirois,  » The remote monitoring system for the buoy to localize the whale by Labview ». OCEAN’06. Boston, September 18-21, 2006.
  • Bahoura, X. Lu “Separation of Crackles from Respiratory Sounds using Wavelet Packet Transform”, The 31st International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP-06), Toulouse, France. May 14-19, 2006, vol. II, pp. 1076-1079.
  • Lu and M. Bahoura, “An Automatic System for Crackles Detection and Classification ”, Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, pp 140-144. May 7-10, 2006, Ottawa, Canada.
  • Bahoura and C. Pelletier “Respiratory Sounds Classification using Cepstral Analysis and Gaussian Mixture Models”, 26th Annual Conference of the IEEE EMBS, San Francisco, California, September 2004, pp 9-12.
  • Bahoura and C. Pelletier “Respiratory Sounds Classification using Gaussian Mixture Models”, Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, Vol.3, pp. 1309-1312, May 2-5, 2004, Niagara Falls, Canada.
  • Bahoura and C. Pelletier “New Parameters for Respiratory Sounds Classification”, Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, Vol. 3, pp 1457-1460, May 4-7, 2003, Montreal, Canada.
  • Bahoura and J. Rouat, « New Approach for Wavelet Speech Enhancement ». Eurospeech 2001, Aalborg, Denmark, September 3-7, 2001, pp. 1937-1940.
  • Bahoura and M. Hubin. « Automatic Wheezes Detection using Wavelet Packets ». VIII Mediterranean. Conference on Medical and Biological Engineering and Computing, Limassol, Cyprus, June 14-17, 1998.
  • Bahoura, M. Ketata and M. Hubin, « Réduction du Bruit ambiant des Sons Respiratoires par Paquets d’Ondelettes ». 9ème Forum Jeunes Chercheurs, Brest 13-15 Mai, 1998, pp 44-45.
  • Bahoura and M. Hubin « Contribution to Wavelet Packets Based Method for Wheezes Detection ». Biomedical research and industrial participation in Europe, Brussels, April 27-28, 1998, p 11.
  • Bahoura, M. Hubin and M. Ketata,  » Respiratory Sound De-noising using Wavelet Packets ». 2nd International Conference on Bioelectromagnetism, Melbourne-Australia, 15-18 February 1998, pp11-12.
  • Bahoura, M. Hassani and M. Hubin, « Real Time Wavelet Transform Implementation for ECG Waves Forms Detection and Heart Rate Analysis ». Proceeding of the 10th Nordic-Baltic Conference on Biomedical Engineering, June 9-13. 1996, Tampere, Finland.

Autres communications

  • Leblanc, M. Bahoura and Y. Simard, « Détection et classification automatisée des vocalises du béluga du Saint-Laurent en vue d’une implémentation en temps-réel », Colloque scientifique, Parc Marin Saguenay-St-Laurent, Rivière-du-Loup (Québec), 2-3 octobre 2008.
  • Bahoura and Y. Simard, “Blue Whale Calls Characterization using Chirplet Transform”, Acoustics’08 Paris, France. J. Acousti. Soc. Am., vol. 123, issue 5, p. 3779, May 2008.
  • Leblanc, M. Bahoura and Y. Simard, “Comparison of automatic classification methods for beluga whales vocalizations.”, Acoustics’08 Paris, France. J. Acousti. Soc. Am., vol. 123, issue 5, p. 3772, May 2008.
  • Mouy, M. Bahoura and Y. Simard, Comparison of algorithms for the automatic recognition of Balaenopterid whale calls in noisy environment. Canadian Acoustic Association annual conference, Halifax, Canada, 11-13 oct. 2006 (Canadian Acoustics Vol.34(3), p. 121).
  • Simard; M. Bahoura; C.W Park; J. Rouat; M. Sirois; X. Mouy; D. Seebaruth; N. Roy and R. Lepage, « Development of a satellite telecommunicating acoustic buoy network for real-time localisation of blue and fin whales in the St. Laurence », 2nd Workshop on Detection and Localization of Marine Mammals Using Passive Acoustics. Monaco, November 16-18, 2005.
  • Mouy; M. Bahoura and Y. Simard, « Blue walls recognition using dynamic time warping (DTW) in the St. Laurence », 2nd Workshop on Detection and Localization of Marine Mammals Using Passive Acoustics. Monaco, November 16-18, 2005.
  • Simard and M. Bahoura, « Detection and localization of baleen whales in the Bay of Fundy and the St. Lawrence Estuary », Workshop on Detection and Localization of Marine Mammals Using Passive Acoustics. Dartmouth, Nova Scotia, Canada, November 19 – 21, 2003.
  • Pelletier and M. Bahoura, « Nouveaux paramètres pour la classification des signaux respiratoires », 71e Congrès de l’ACFAS, Université du Québec à Rimouski, Québec, Canada. Juin 2003.

Premier cycle :

  • GEN22105 Circuits électriques I
  • GEN22519 Systèmes et technologies du génie électrique
  • GEN25219 Circuits logiques
  • GEN43019 Traitement des signaux I
  • GEN50222 Stage : Intégration professionnelle II

Deuxième cycle :

  • ING70215 Capteurs, signaux et systèmes dynamiques
  • ING74315 Prototypage rapide des systèmes numériques
  • ING74415 Traitement de signaux avancé
  • ING75922 Conduite de projet de recherche
  • ING76115 Conduite de projet de recherche
  • ING76215 Lectures dirigées
  • ING76415 Projet d’application
  • ING76515 Projet de développement technique
  • ING77224 Apprentissage machine et profond

Troisième cycle :