قسم الهندسة الكهربائية والالكترونية

المزيد ...

حول قسم الهندسة الكهربائية والالكترونية

قسم الهندسة الكهربائية والإلكترثونية من أقدم وأهم أقسام كلية الهندسة بجامعة طرابلس حيث تم إنشاؤه مع إنشاء الكلية في عام 1961 م.  وقد شهد القسم خلال السنوات الأخيرة تطورات ملحوظة تمثلت في

تحديث محتويات المقررات وشملت هذه التطورات أيضا تحديثا في تجهيزات معامل القسم. ويتولى تسيير البرنامج العلمي والبحثي  بالقسم أكثر من 40 عضو هيئة تدريس في  تخصصات مختلفة. القسم يحوي عدد

من التخصصات الحيوية والمتطورة مثل الاتصالات والإلكترونيات والكهرومغناطيسيات والقوى والآلات الكهربائية والتحكم الآلي  والأتمتة والحاسوب.

حقائق حول قسم الهندسة الكهربائية والالكترونية

نفتخر بما نقدمه للمجتمع والعالم

48

المنشورات العلمية

43

هيئة التدريس

1292

الطلبة

0

الخريجون

البرامج الدراسية

بكالوريوس في هندسة الاتصالات والالكترونيات
تخصص هندسة الاتصالات والالكترونيات

...

التفاصيل
بكالوريوس في هندسة التحكم و الأتمتة
تخصص هندسة التحكم و الأتمتة

...

التفاصيل

من يعمل بـقسم الهندسة الكهربائية والالكترونية

يوجد بـقسم الهندسة الكهربائية والالكترونية أكثر من 43 عضو هيئة تدريس

staff photo

د. أسامة أحمد سعيد الكشريو

د. أسامة الكشريو حصل علي درجة البكالوريوس في هندسة الاتصالات والالكترونية من جامعة الزاوية, صبراتة, ليبيا, في سنة 2002 ودرجة الماجستير في هندسة الاتصالات من جامعة طرابلس ,طرابلس, ليبيا, في سنة 2006. في سنة 2013 تحصل علي درجة الدكتوراه في معالجة الاشارات والاتصالات من قسم الهندسة الكهربائية والكمبيوتر, جامعة بيتسبيرج, بنسيلفينيا, بيتسبيرج, الولايات المتحدة الامريكية. هو الان استاذ مساعد بقسم الهندسة الكهربائية والالكترونية, كلية الهندسة.

منشورات مختارة

بعض المنشورات التي تم نشرها في قسم الهندسة الكهربائية والالكترونية

Norm-Based User Selection Algorithm for Single-RF Space Modulation Techniques with Geometric Mean Decomposition Based Precoding Scheme

Joint user selection algorithm and fully digital Geometric Mean Decomposition (GMD)-based precoding scheme is considered in this paper for single Radio Frequency (RF) Space Modulation Techniques (SMTs), namely, Spatial Modulation (SM) and Space Shift Keying (SSK) schemes. The objective is to jointly perform the Frobenius norm-based user selection algorithm and design GMD-based precoded SMTs with single-RF chain in order to reduce the cost and the power consumption in Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems, and to avoid the complicated bit-allocation problem of Singular Value Decomposition (SVD)-based precoding technique. Based on these schemes, the GMD-based precoding transmission carried out in the context of a single-user SMTs can readily be extended to the Multi-user (MU) case. Simulation results demonstrate that single-RF SMTs with GMD-based precoding scheme is capable of outperforming SMTs with SVD-based precoding technique. Meanwhile, MU-SMTs with GMD-based precoding scheme provide significant performance gains over the conventional SM- and SSK-MIMO counterparts and single-user SMTs with GMD-based precoding algorithm, which increase the energy efficiency and the reachability using these schemes. Furthermore, better error performance in MU-SMTs with fully digital GMD-based precoding technique is obtained by selecting any number of users. Therefore, MU-SMTs with GMD-based precoding scheme can be effectively used in various 5G wireless networks.
Taissir Y. Elganimi, Feras F. Alfitouri(1-2021)
Publisher's website

Database for Arabic Speech Commands Recognition

Technology is all around us and it’s changing rapidly, expanding Internet access has had huge impacts on everyday lives as people do everything on their phones and computers. The widespread growth in the use of digital computers, have an increasing need to be able to communicate with machines in a simpler manner. One of the main tasks that can simplify communication with machines is speech recognition. In this work, we introduce the Arabic speech commands database that contains six Arabic control order words and Arabic spoken digits. The created database is used to analyze and compare the recognition accuracy and performance of three recognition techniques which are, Wavelet Time Scattering feature extraction with Support Vector Machine (SVM) classifier, Wavelet Time Scattering feature extraction with Long Short-Term Memory (LSTM) classifier, and Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) feature extraction with K-Nearest Neighbor (KNN) classifier. Finally, the experimental results show that the most accurate prediction of the database commands was 98.1250% given by Wavelet Time Scattering feature extraction and LSTM classifier and the fastest training time for the database was 144 minutes given by MFCC and KNN classifier. arabic 5 English 42
Osama A. Alkishriwo, Lina Tarek Benamer(12-2020)
Publisher's website

A STUDY ON OA & OER IN HIGHER EDUCATION INSTITUTES

Since Open Education Resources (OER) approved in the early 2000s, it has grown as a major source of free learning materials for higher education; it is available for anyone to reuse, revise and redistribute based on the Creative Commons (CC), ready to give people worldwide equal access to collective knowledge and quality education by making good quality lectures, curricula, and books. In this paper, a brief history of OER is stated, then focused on categories of OER, ending with a discussion of the impact on reducing spending money on books compared to (Open Access) OA and OER
wael saleh mohamed abughres, عطية محمود البحباح, Mohamed A. Mgheder(6-2020)
Publisher's website