I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
be
r
20
20
,
pp
.
231
~
23
8
IS
S
N
:
25
0
2
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
20
.i
1
.
pp
231
-
23
8
231
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
Fa
u
l
t
c
l
a
ss
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
n
t
r
a
n
sm
i
ssi
o
n
l
i
n
e
u
si
n
g
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
A
b
d
u
l
M
a
l
e
k
S
ai
d
i
n
a
O
m
ar
,
M
u
h
am
m
ad
K
h
u
s
ai
r
i
O
s
m
an
,
M
o
h
amm
ad
N
i
z
am
I
b
r
ah
i
m
,
Zak
a
r
i
a
H
u
s
s
ai
n
,
A
h
m
ad
F
ar
i
d
A
b
i
d
i
n
F
a
c
ul
t
y
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kn
o
l
o
gi
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
F
e
b
10,
2
020
R
e
v
i
s
e
d
A
pr
1
5
,
2020
A
c
c
e
pt
e
d
A
p
r
1
9
,
2020
D
e
e
p
L
e
a
r
n
i
ng
ha
s
i
g
ni
t
e
d
g
r
e
a
t
i
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
a
t
t
e
n
t
i
o
n
i
n
m
o
de
r
n
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
t
e
c
hni
que
s
.
T
he
m
e
t
ho
d
ha
s
b
e
e
n
w
i
de
l
y
a
ppl
i
e
d
i
n
m
a
ny
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
a
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
a
nd
p
r
o
duc
e
d
pr
o
m
i
s
i
ng
r
e
s
u
l
t
s
.
A
f
e
w
a
t
t
e
m
pt
s
ha
v
e
be
e
n
m
a
de
t
o
c
l
a
s
s
i
f
y
f
a
ul
t
o
n
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
s
us
i
ng
v
a
r
i
o
us
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
ho
ds
.
H
o
w
e
v
e
r
,
a
t
y
pe
o
f
de
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
c
a
l
l
e
d
L
o
n
g
S
h
o
r
t
-
T
e
r
m
M
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
ha
s
no
t
be
e
n
r
e
po
r
t
e
d
i
n
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
.
T
he
r
e
f
o
r
e
,
t
hi
s
p
a
pe
r
p
r
e
s
e
n
t
s
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
n
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
u
s
i
ng
L
S
T
M
ne
t
w
o
r
k
a
s
a
t
o
o
l
t
o
c
l
a
s
s
i
f
y
di
f
f
e
r
e
nt
t
y
pe
s
o
f
f
a
ul
t
s
.
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
a
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
m
o
de
l
w
i
t
h
400
kV
a
n
d
100
km
d
i
s
t
a
nc
e
w
a
s
m
o
de
l
l
e
d
.
F
a
ul
t
f
r
e
e
a
nd
1
0
t
y
pe
s
o
f
f
a
ul
t
s
i
g
na
l
s
a
r
e
g
e
ne
r
a
t
e
d
f
r
o
m
t
he
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
m
o
de
l
.
F
a
u
l
t
s
i
g
na
l
s
a
r
e
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
e
d
b
y
e
xt
r
a
c
t
i
ng
po
s
t
-
f
a
ul
t
c
ur
r
e
n
t
s
i
g
na
l
s
.
T
h
e
n,
t
he
s
e
s
i
g
na
l
s
a
r
e
f
e
d
a
s
i
npu
t
t
o
t
h
e
L
S
T
M
ne
t
w
o
r
k
a
nd
t
r
a
i
n
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
f
y
10
t
y
pe
s
o
f
f
a
ul
t
s
.
T
he
w
h
i
t
e
G
a
u
s
s
i
a
n
no
i
s
e
o
f
l
e
v
e
l
20
dB
a
n
d
30
dB
s
i
g
na
l
t
o
n
o
i
s
e
r
a
t
i
o
(
S
N
R
)
i
s
a
l
s
o
a
dde
d
t
o
t
he
f
a
ul
t
c
ur
r
e
nt
s
i
g
na
l
s
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
he
i
m
m
uni
t
y
of
t
he
pr
o
po
s
e
d
m
o
de
l
.
S
i
m
u
l
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
s
ho
w
pr
o
m
i
s
i
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
of
100%
,
9
9.
77
%
a
nd
9
9.
5
5
%
f
o
r
i
de
a
l
,
3
0
dB
a
nd
2
0
dB
no
i
s
e
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
R
e
s
ul
t
s
ha
s
be
e
n
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
f
o
ur
di
f
f
e
r
e
nt
m
e
t
ho
ds
w
hi
c
h
c
a
n
be
s
e
e
n
t
ha
t
t
he
L
S
T
M
l
e
a
d
i
ng
w
i
t
h
t
he
h
i
g
he
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
I
n
l
i
ne
w
i
t
h
t
he
pu
r
po
s
e
o
f
t
he
L
S
T
M
f
unc
t
i
o
ns
,
i
t
c
a
n
b
e
c
o
nc
l
ude
d
t
h
a
t
t
he
m
e
t
ho
d
h
a
s
a
c
a
pa
b
i
l
i
t
y
t
o
c
l
a
s
s
i
f
y
f
a
ul
t
s
i
g
na
l
s
w
i
t
h
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
.
Ke
y
w
or
d
s
:
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
D
e
e
p
l
e
a
rni
n
g
L
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
S
i
g
n
a
l
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
W
h
i
t
e
ga
us
s
i
a
n
n
o
i
s
e
C
opy
r
i
gh
t
©
2020
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
A
b
dul
M
a
l
e
k
S
a
i
di
na
O
m
a
r
,
F
a
c
ul
t
y
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kn
o
l
o
gi
M
A
R
A
,
Ca
w
a
n
ga
n
P
u
l
a
u
P
i
na
n
g
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
a
m
a
l
e
k218@
ui
t
m
.
e
du.
m
y
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
f
a
ul
t
s
l
e
a
d
t
o
e
l
e
c
t
ri
c
a
l
s
upp
l
y
i
n
t
e
rr
up
t
i
o
n
s
,
w
hi
c
h
i
n
c
r
e
a
s
e
m
a
i
nt
e
n
a
n
c
e
c
os
t
s
i
n
c
l
udi
ng
de
v
i
c
e
f
a
i
l
ur
e
a
n
d
r
e
c
o
ve
r
y
c
os
t
s
.
F
a
u
l
t
i
n
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
s
a
c
c
o
un
t
s
f
o
r
m
o
r
e
t
ha
n
80%
o
f
a
l
l
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
f
a
ul
t
s
[1
,
2]
.
F
a
u
l
t
i
n
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
s
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
fo
ur
di
f
f
e
r
e
n
t
c
a
t
e
go
r
i
e
s
k
n
o
w
n
a
s
S
i
ngl
e
L
i
n
e
t
o
G
r
o
un
d
F
a
ul
t
(S
L
G
F
),
D
o
ub
l
e
L
i
n
e
t
o
G
r
o
un
d
F
a
ul
t
(D
L
G
F
),
L
i
n
e
t
o
L
i
n
e
F
a
ul
t
(L
L
F
)
a
n
d
T
hr
e
e
L
i
n
e
F
a
ul
t
o
r
T
hr
e
e
L
i
n
e
t
o
G
r
o
u
n
d
F
a
u
l
t
(L
L
L
o
r
L
L
G
F
)
[3
,
4]
.
A
l
l
t
h
e
f
a
ul
t
c
a
t
e
go
ri
e
s
e
xt
e
n
de
d
t
o
10
di
f
fe
r
e
nt
t
y
pe
s
of
f
a
ul
t
o
n
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
f
o
r
t
hr
e
e
p
h
a
s
e
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
f
a
ul
t
d
i
a
g
n
o
s
i
s
c
y
c
l
e
w
i
l
l
s
t
a
r
t
w
i
t
h
f
a
ul
t
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
p
r
o
c
e
e
d
w
i
t
h
t
h
e
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
,
w
h
i
c
h
r
e
f
e
r
s
t
o
t
h
e
a
b
i
l
i
t
y
t
o
de
t
e
c
t
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
y
t
y
p
e
s
of
f
a
ul
t
.
T
h
e
n,
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
w
i
l
l
l
e
a
d
t
o
t
h
e
l
o
c
a
t
i
o
n
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n,
k
n
o
w
n
a
s
f
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
,
i
n
o
rde
r
t
o
l
o
c
a
t
e
w
h
e
r
e
t
h
e
f
a
ul
t
h
a
s
o
c
c
ur
r
e
d
.
A
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
s
f
a
ul
t
di
a
g
n
o
s
i
s
c
a
n
b
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
hr
o
ug
h
t
hr
e
e
di
f
f
e
r
e
n
t
m
e
t
h
o
ds
t
h
a
t
h
a
v
e
b
e
e
n
us
e
d
w
h
i
c
h
a
r
e
k
n
o
w
n
a
s
pr
o
m
i
n
e
nt
,
h
y
b
r
i
d
a
n
d
m
o
de
rn
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
p
r
o
m
i
n
e
n
t
m
e
t
h
o
d
c
o
n
s
i
s
t
s
of
t
hr
e
e
w
e
l
l
-
k
n
o
w
n
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
w
h
i
c
h
a
r
e
t
h
e
w
a
v
e
l
e
t
a
pp
r
o
a
c
h,
t
h
e
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(A
N
N
)
a
pp
r
o
a
c
h
a
nd
t
h
e
f
uz
z
y
l
o
gi
c
a
ppr
o
a
c
h.
H
y
b
r
i
d
m
e
t
h
o
ds
a
r
e
a
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
o
f
m
o
r
e
t
ha
n
o
n
e
o
f
t
h
e
p
r
o
m
i
n
e
n
t
m
e
t
h
o
ds
t
o
p
r
o
duc
e
n
e
w
fo
ur
t
e
c
hni
que
s
.
M
o
de
rn
m
e
t
h
o
ds
us
e
o
t
h
e
r
s
t
e
c
hn
i
que
s
s
uc
h
a
s
s
uppo
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
,
ge
n
e
t
i
c
a
l
go
ri
t
hm
s
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
e
t
c
a
s
a
t
oo
l
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
f
a
ul
t
o
n
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
s
[5
,
6]
.
T
h
e
w
a
v
e
l
e
t
a
pp
r
o
a
c
h
i
s
a
n
um
e
r
i
c
a
l
t
o
o
l
us
e
d
fo
r
s
i
g
n
a
l
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
231
-
23
8
232
t
o
s
e
l
e
c
t
w
a
v
e
l
e
t
f
un
c
t
i
o
n
s
k
n
o
w
n
a
s
―
m
o
t
h
e
r
w
a
v
e
l
e
t
‖
.
A
r
e
c
e
n
t
s
t
udy
h
a
s
b
e
e
n
m
a
de
i
n
v
o
l
v
i
n
g
d
i
s
c
r
e
t
e
w
a
ve
l
e
t
t
ra
n
s
f
o
r
m
f
o
r
f
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
n
a
d
o
ub
l
e
c
i
r
c
ui
t
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
.
T
h
e
pu
r
po
s
e
of
t
h
e
s
t
ud
y
i
s
t
o
a
n
a
l
y
s
e
f
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
de
t
e
c
t
i
o
n
c
a
pa
b
i
l
i
t
y
a
n
d
a
c
c
u
r
a
c
y
us
i
n
g
M
A
T
L
A
B
-
S
i
m
u
l
i
n
k
w
i
t
h
s
e
v
e
r
a
l
t
y
pe
s
of
f
a
ul
t
.
T
h
e
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
e
d
s
m
a
l
l
pe
r
c
e
n
t
a
ge
e
rr
o
r
b
y
us
i
n
g
di
s
c
r
e
t
e
w
a
v
e
l
e
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
w
h
i
c
h
s
t
a
rt
s
w
i
t
h
a
0
.
025
%
m
a
rgi
n
o
f
e
r
r
o
r
f
o
r
a
20km
f
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
a
n
d
i
n
c
r
e
a
s
e
d
up
t
o
a
0.
25%
m
a
r
g
i
n
o
f
e
rr
o
r
f
o
r
a
20
0km
f
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
[7]
.
A
no
t
he
r
s
t
u
d
y
t
h
a
t
u
s
e
d
t
he
s
a
m
e
a
p
p
ro
a
c
h
ha
s
b
e
e
n
p
e
rf
o
rm
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
f
y
f
a
u
l
t
t
y
pe
w
i
t
h
t
i
m
e
d
e
l
a
y
v
a
l
u
e
a
s
a
m
a
i
n
f
e
a
t
u
re
.
T
he
a
l
g
o
ri
t
h
m
ha
s
b
e
e
n
s
u
c
c
e
s
s
f
u
l
l
y
t
e
s
t
e
d
w
i
t
h
s
e
v
e
ra
l
t
y
p
e
s
o
f
f
a
u
l
t
,
f
a
u
l
t
re
s
i
s
t
a
nc
e
s
,
f
a
u
l
t
l
o
c
a
t
i
o
n
a
nd
i
nc
e
p
t
i
o
n
t
i
m
e
s
t
o
s
e
e
t
he
s
y
s
t
e
m
re
l
i
a
b
i
l
i
t
y
[8]
.
H
o
w
e
v
e
r,
t
he
m
e
t
ho
d
s
u
f
f
e
rs
i
n
t
he
m
a
t
he
m
a
t
i
c
a
l
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
a
n
a
l
y
s
i
s
t
o
p
ro
d
uc
e
a
s
i
g
ni
f
i
c
a
t
i
o
n
re
s
u
l
t
.
T
he
s
e
d
a
y
s
,
t
he
A
N
N
a
p
p
ro
a
c
h
[9
-
11]
a
nd
f
u
z
z
y
l
o
g
i
c
a
pp
ro
a
c
h
[12
-
14]
a
l
s
o
k
no
w
n
a
s
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nt
(
A
I
)
t
e
c
h
ni
q
u
e
s
,
ha
v
e
l
e
d
t
o
a
n
i
m
p
ro
v
e
d
o
u
t
p
u
t
i
n
t
e
rm
s
o
f
s
y
s
t
e
m
ro
b
u
s
t
ne
s
s
a
nd
a
h
i
g
hl
y
a
c
c
u
ra
t
e
ne
t
w
o
rk
.
T
y
p
i
c
a
l
l
y
,
t
he
A
I
m
e
t
ho
d
s
re
q
u
i
re
d
f
e
a
t
u
re
e
x
t
ra
c
t
i
o
n
t
o
e
x
t
ra
c
t
i
m
p
o
rt
a
nt
f
e
a
t
u
re
i
nf
o
rm
a
t
i
o
n
f
o
r
d
i
a
g
no
s
t
i
c
p
u
rp
o
s
e
s
.
S
i
nc
e
t
he
t
ra
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
f
a
u
l
t
i
s
e
a
s
i
l
y
i
nf
l
u
e
nc
e
d
b
y
s
e
v
e
ra
l
p
a
ra
m
e
t
e
rs
s
u
c
h
a
s
f
a
u
l
t
t
y
p
e
,
f
a
u
l
t
re
s
i
s
t
a
nc
e
a
nd
i
nc
e
p
t
i
o
n
a
ng
l
e
,
t
he
b
e
s
t
f
e
a
t
u
re
s
s
e
l
e
c
t
i
o
n
i
s
a
m
u
s
t
i
n
o
rd
e
r
t
o
i
m
p
ro
v
e
t
he
o
v
e
ra
l
l
s
y
s
t
e
m
p
e
rf
o
rm
a
nc
e
i
n
t
e
r
m
s
o
f
ro
b
us
t
ne
s
s
a
nd
a
c
c
u
ra
c
y
.
A
no
t
he
r
a
d
v
a
nc
e
a
p
p
ro
a
c
h
k
no
w
n
a
s
hy
b
ri
d
t
e
c
hn
i
q
u
e
t
ha
t
c
o
m
b
i
ne
s
m
o
re
t
ha
n
o
ne
o
f
t
he
p
re
v
i
o
u
s
m
e
t
ho
d
s
i
s
a
l
s
o
u
s
e
d
t
o
p
e
rf
o
rm
t
he
f
a
u
l
t
a
n
a
l
y
s
i
s
.
F
o
r
i
ns
t
a
nc
e
,
a
ne
u
ro
-
f
u
z
z
y
t
e
c
hni
q
u
e
c
a
l
l
e
d
A
d
a
p
t
i
v
e
b
a
s
e
d
F
u
z
z
y
I
nf
e
re
nc
e
S
y
s
t
e
m
(
A
N
F
I
S
)
i
s
us
e
d
t
o
pe
rf
o
rm
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
i
t
h
e
x
c
e
l
l
e
nt
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
re
s
u
l
t
s
[15
-
17]
.
A
no
t
he
r
hy
b
ri
d
t
e
c
hn
i
q
u
e
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
u
s
e
d
a
re
w
a
v
e
l
e
t
a
nd
A
N
N
a
p
p
ro
a
c
h
(
D
W
T
-
A
N
N
)
w
hi
c
h
w
a
s
a
p
p
l
i
e
d
t
o
t
he
7
6
5
k
V
t
ra
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
[18]
.
W
hi
l
e
m
o
d
e
r
n
t
e
c
hni
q
u
e
s
s
u
c
h
a
s
s
u
p
po
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
a
re
b
e
c
o
m
i
ng
a
no
t
h
e
r
o
p
t
i
o
n
o
f
d
i
a
g
no
s
t
i
c
t
o
o
l
f
o
r
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
T
he
a
l
g
o
ri
t
hm
ha
s
b
e
e
n
t
e
s
t
e
d
a
nd
p
e
rf
o
rm
e
d
o
n
I
E
E
E
3
4
b
u
s
a
nd
I
E
E
E
1
2
3
b
u
s
s
y
s
t
e
m
w
hi
c
h
i
s
a
b
l
e
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
y
p
e
s
o
f
f
a
u
l
t
w
i
t
h
hi
g
h
a
c
c
u
ra
c
y
[19]
.
A
l
t
ho
u
g
h
t
he
m
e
t
ho
d
s
s
ho
w
go
o
d
p
e
rf
o
rm
a
nc
e
,
t
he
t
e
c
h
ni
q
u
e
s
s
u
f
f
e
r
f
ro
m
f
e
a
t
u
re
s
e
x
t
ra
c
t
i
o
n
a
nd
c
o
m
p
l
i
c
a
t
e
d
s
i
g
na
l
p
ro
c
e
s
s
i
ng
.
R
e
c
e
n
t
l
y
,
D
e
e
p
L
e
a
rn
i
ng
(D
L
)
a
l
s
o
kn
o
w
n
s
a
s
D
e
e
p
N
e
ura
l
N
e
t
w
o
r
k
(D
N
N
)
h
a
s
b
e
c
o
m
e
po
pul
a
r
fo
r
f
a
ul
t
di
a
g
n
o
s
i
s
due
t
o
a
goo
d
a
c
c
o
m
pl
i
s
hm
e
nt
r
e
c
o
r
d
a
nd
h
a
s
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
i
m
pr
o
v
e
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
fo
r
m
o
s
t
o
f
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
f
i
e
l
ds
.
F
o
r
e
xa
m
p
l
e
,
t
h
e
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
of
t
h
e
a
ut
o
e
n
c
o
de
r
w
i
t
h
u
n
s
upe
r
v
i
s
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
l
e
a
rn
i
ng
a
n
d
a
u
t
o
m
a
t
i
c
f
e
a
t
ur
e
s
l
e
a
rni
n
g
t
e
c
hni
que
f
o
r
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
f
a
ul
t
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
[20
,
21]
.
T
h
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
A
da
pt
i
v
e
D
e
e
p
Be
l
i
e
f
N
e
t
w
o
rk
(A
D
B
N
)
t
ha
t
w
a
s
us
e
d
t
o
i
de
n
t
i
fy
ove
rh
e
a
d
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
f
a
ul
t
c
a
us
e
[22]
.
F
i
na
l
l
y
,
t
h
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
Co
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
(CN
N
)
f
o
r
f
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
o
n
500kV
H
V
D
C
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
s
y
s
t
e
m
[23]
,
vo
l
t
a
ge
s
a
g
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
a
pp
r
o
a
c
h
o
n
t
h
e
IE
E
E
68
b
us
n
e
t
w
o
r
k
[24]
a
nd
f
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
o
n
A
C
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
f
o
r
b
a
c
k
t
o
b
a
c
k
M
M
C
-
H
V
D
C
s
y
s
t
e
m
[25]
.
H
ow
e
v
e
r
,
o
v
e
r
t
h
e
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
D
N
N
i
n
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
p
r
o
t
e
c
t
i
o
n
s
c
h
e
m
e
s
,
t
h
e
L
o
ng
S
h
o
rt
-
T
e
rm
M
e
m
o
r
y
(L
S
T
M
)
h
a
s
n
o
t
b
e
e
n
t
e
s
t
e
d
y
e
t
,
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
o
t
h
e
r
t
o
o
l
s
o
n
D
N
N
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
ha
s
a
c
a
pa
b
i
l
i
t
y
t
o
r
e
m
e
m
b
e
r
a
u
n
i
que
n
e
s
s
of
t
h
e
f
a
ul
t
s
i
gna
l
s
a
nd
v
e
r
y
s
ui
t
a
b
l
e
f
o
r
t
i
m
e
-
s
e
r
i
e
s
da
t
a
a
s
t
ra
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
f
a
u
l
t
s
i
g
na
l
s
.
T
he
r
e
f
o
r
e
,
t
hi
s
p
a
pe
r
p
re
s
e
n
t
s
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
n
t
ra
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
us
i
ng
LS
T
M
ne
t
w
o
r
k
t
e
c
hni
q
ue
s
t
o
c
l
a
s
s
i
f
y
10
d
i
f
f
e
r
e
nt
t
y
pe
s
o
f
f
a
ul
t
.
T
h
e
m
e
t
ho
d
w
i
l
l
b
e
t
e
s
t
e
d
w
i
t
h
v
a
ri
o
us
t
y
pe
s
o
f
f
a
ul
t
c
o
ndi
t
i
o
n
s
uc
h
a
s
f
a
u
l
t
r
e
s
i
s
t
a
nc
e
,
f
a
u
l
t
l
o
c
a
t
i
o
n
a
nd
i
nc
e
p
t
i
o
n
a
ng
l
e
.
I
t
a
l
s
o
w
i
l
l
b
e
t
e
s
t
e
d
w
i
t
h
3
di
f
f
e
r
e
nt
s
e
t
s
o
f
d
a
t
a
w
hi
c
h
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
i
de
a
l
d
a
t
a
s
e
t
a
nd
n
o
i
s
e
a
dde
d
d
a
t
a
s
e
t
a
t
3
0
dB
a
nd
2
0
dB
w
h
i
t
e
G
a
u
s
s
i
a
n
N
o
i
s
e
t
o
m
e
a
s
u
re
t
he
r
o
b
u
s
t
ne
s
s
o
f
t
he
ne
t
w
o
r
k
.
T
he
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
w
i
l
l
us
e
M
A
T
L
A
B
-
S
i
m
u
l
i
nk
a
s
a
s
o
f
t
w
a
re
t
o
pe
r
f
o
rm
t
he
a
na
l
y
s
i
s
t
hro
ug
h
t
ra
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
m
o
de
l
s
a
s
a
f
a
u
l
t
s
i
g
na
l
ge
n
e
ra
t
i
o
n.
T
hi
s
p
a
pe
r
ha
s
b
e
e
n
o
rg
a
ni
z
e
d
i
nt
o
f
o
u
r
m
a
i
n
s
e
c
t
i
o
n
s
.
S
e
c
t
i
o
n
2
p
re
s
e
nt
s
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
f
o
r
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
u
s
i
ng
L
S
T
M
ne
t
w
o
r
k
.
S
e
c
t
i
o
n
3
gi
v
e
s
t
h
e
re
s
u
l
t
s
a
nd
d
i
s
c
us
s
i
o
n.
F
i
na
l
l
y
,
S
e
c
t
i
o
n
4
c
o
n
c
l
ude
s
t
he
o
u
t
c
o
m
e
o
f
t
he
s
t
udy
.
2.
M
ET
H
O
D
O
L
O
G
Y
F
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
n
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
s
us
i
ng
D
L
m
e
t
h
o
d
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
f
i
ve
m
a
i
n
p
r
o
c
e
s
s
f
l
ow
s
w
h
i
c
h
a
r
e
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
m
o
de
l
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
,
f
a
ul
t
s
i
gna
l
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
a
n
d
d
a
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
da
t
a
pr
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
n
g
L
S
T
M
t
e
c
hn
i
q
ue
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
.
A
b
l
o
c
k
di
a
g
ra
m
o
f
t
h
e
w
o
r
kf
l
ow
f
o
r
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
c
a
n
b
e
s
h
o
w
n
i
n
t
h
e
b
l
o
c
k
di
a
g
ra
m
a
s
F
i
gu
r
e
1.
F
i
gu
r
e
1
.
F
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
i
t
h
D
L
m
e
t
h
o
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
F
aul
t
c
l
as
s
i
f
i
c
at
i
on
on
t
r
ans
m
i
s
s
i
on
l
i
n
e
us
i
ng
L
ST
M
ne
t
w
or
k
…
(
A
bdu
l
Mal
e
k
Sa
i
di
na
O
m
ar
)
233
2.
1
.
M
o
d
e
l
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
an
d
d
ata
c
o
l
l
e
c
ti
o
n
In
t
h
i
s
s
t
u
dy
,
a
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
m
o
de
l
h
a
s
b
e
e
n
de
v
e
l
o
p
e
d
by
us
i
n
g
M
A
T
L
A
B
-
S
i
m
ul
i
n
k
.
T
h
e
m
o
de
l
i
s
us
e
d
a
s
a
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
p
l
a
t
f
o
r
m
t
o
s
i
m
ul
a
t
e
t
h
e
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
us
i
n
g
v
a
r
i
o
us
t
y
p
e
s
of
f
a
ul
t
c
o
n
di
t
i
o
n
s
w
h
i
c
h
i
s
i
n
f
l
ue
n
c
e
d
by
f
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
,
f
a
u
l
t
r
e
s
i
s
t
a
n
c
e
a
n
d
i
n
c
e
pt
i
o
n
a
n
gl
e
.
F
i
g
u
r
e
2
s
h
o
w
s
t
h
e
s
i
ngl
e
e
n
de
d
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
m
o
de
l
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
.
T
he
m
o
de
l
c
o
n
s
i
s
t
s
of
t
w
o
t
h
r
e
e
pha
s
e
s
o
ur
c
e
s
a
n
d
t
w
o
t
hr
e
e
pha
s
e
s
e
c
t
i
o
n
l
i
n
e
s
w
i
t
h
a
400
-
kV
v
o
l
t
a
ge
s
uppl
y
a
n
d
100
km
di
s
t
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
t
w
o
di
ff
e
r
e
n
t
s
o
ur
c
e
s
.
S
i
m
ul
a
t
i
o
n
d
a
t
a
i
s
ge
n
e
ra
t
e
d
t
hr
o
ug
h
t
h
e
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
m
o
de
l
f
o
r
f
a
ul
t
a
n
d
f
a
u
l
t
f
r
e
e
c
u
rr
e
nt
s
i
g
n
a
l
s
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n.
T
h
e
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
da
t
a
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
f
a
ul
t
y
da
t
a
s
e
t
s
w
h
i
c
h
a
r
e
a
s
s
i
g
n
e
d
w
i
t
h
f
a
ul
t
n
u
m
b
e
r
s
f
r
o
m
o
n
e
t
o
t
e
n
t
o
r
e
p
r
e
s
e
n
t
10
d
i
f
fe
r
e
nt
t
y
pe
s
of
f
a
ul
t
.
W
h
i
l
e
t
h
e
f
a
ul
t
f
r
e
e
da
t
a
s
e
t
ha
s
b
e
e
n
a
s
s
i
g
n
e
d
w
i
t
h
z
e
r
o
t
o
r
e
p
re
s
e
nt
n
o
n
-
f
a
u
l
t
s
i
g
na
l
.
T
h
e
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
ru
n
ha
s
b
e
e
n
pe
r
f
o
rm
e
d
u
p
t
o
20
t
i
m
e
s
f
o
r
t
ra
i
ni
ng
a
nd
40
t
i
m
e
s
f
o
r
t
e
s
t
i
ng
pu
rpo
s
e
s
w
h
i
c
h
re
p
l
i
c
a
t
e
e
v
e
r
y
s
i
ng
l
e
t
y
pe
o
f
f
a
u
l
t
i
n
c
l
u
d
i
ng
no
n
-
f
a
u
l
t
s
i
g
na
l
.
E
v
e
r
y
s
i
ng
l
e
s
a
m
p
l
e
w
i
l
l
i
nd
i
c
a
t
e
w
i
t
h
d
i
f
f
e
r
e
nt
t
y
pe
s
o
f
f
a
u
l
t
l
o
c
a
t
i
o
n,
f
a
u
l
t
re
s
i
s
t
a
n
c
e
a
nd
f
a
u
l
t
a
ng
l
e
f
o
r
b
o
t
h
f
a
u
l
t
y
a
nd
no
n
-
f
a
u
l
t
s
i
g
na
l
.
F
i
gu
r
e
2
.
T
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
m
o
de
l
o
n
M
A
T
L
A
B
-
s
i
m
ul
i
n
k
2.
2
.
D
ata
p
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
F
i
r
s
t
l
y
,
pr
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
da
t
a
i
n
v
o
l
v
e
d
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
da
t
a
b
e
i
n
g
s
t
o
r
e
d
o
n
t
h
e
da
t
a
f
ra
m
e
w
i
t
h
s
pe
c
i
f
i
c
v
a
r
i
a
b
l
e
n
a
m
e
s
a
s
f
a
ul
t
t
y
pe
,
f
a
ul
t
n
u
m
b
e
r
,
f
a
ul
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
r
u
n,
s
a
m
p
l
e
n
um
b
e
r
a
n
d
t
hr
e
e
pha
s
e
c
urr
e
nt
a
m
p
l
i
t
ude
m
e
a
s
u
r
e
m
e
nt
.
F
a
ul
t
t
y
p
e
s
i
n
d
i
c
a
t
e
d
10
d
i
f
fe
r
e
nt
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
e
s
l
i
s
t
e
d
a
s
A
g
F
a
u
l
t
,
B
g
F
a
ul
t
,
Cg
F
a
u
l
t
,
A
B
F
a
ul
t
,
B
C
F
a
ul
t
,
CA
F
a
ul
t
,
A
B
g
F
a
u
l
t
,
B
Cg
F
a
u
l
t
,
CA
g
F
a
ul
t
a
n
d
A
B
C/
A
B
Cg
F
a
ul
t
.
W
h
i
l
e
f
a
ul
t
n
u
m
b
e
r
i
n
di
c
a
t
e
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
t
ha
t
v
a
r
i
e
s
f
r
o
m
z
e
r
o
t
o
t
e
n
.
A
f
a
ul
t
n
u
m
b
e
r
z
e
r
o
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
n
o
n
-
f
a
ul
t
s
i
g
n
a
l
s
w
h
e
r
e
a
s
f
a
ul
t
n
u
m
b
e
r
s
o
n
e
t
o
t
e
n
r
e
p
r
e
s
e
n
t
1
0
di
f
fe
r
e
n
t
f
a
ul
t
t
y
pe
s
o
n
t
h
e
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
.
T
h
e
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
ha
v
e
be
e
n
s
e
t
a
t
v
a
r
i
o
us
f
a
ul
t
c
o
n
di
t
i
o
n
s
w
h
i
c
h
r
e
f
l
e
c
t
f
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
,
f
a
ul
t
r
e
s
i
s
t
a
n
c
e
a
n
d
i
n
c
e
pt
i
o
n
a
n
gl
e
w
hi
c
h
w
e
r
e
pur
po
s
e
l
y
p
e
r
f
o
r
m
e
d
t
o
m
e
a
s
u
r
e
s
y
s
t
e
m
r
e
l
i
a
b
i
l
i
t
y
.
T
h
e
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
r
u
n
i
ndi
c
a
t
e
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
t
i
m
e
s
t
ha
t
h
a
s
b
e
e
n
ob
t
a
i
n
e
d
f
or
e
v
e
r
y
t
r
a
i
ni
n
g
a
nd
t
e
s
t
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
n
u
m
b
e
r
of
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
s
ha
s
b
e
e
n
s
i
m
u
l
a
t
e
d
up
t
o
20
t
i
m
e
s
f
o
r
n
on
-
f
a
ul
t
da
t
a
a
n
d
40
t
i
m
e
s
f
o
r
f
a
ul
t
y
da
t
a
.
T
h
e
s
a
m
p
l
e
n
u
m
b
e
r
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
t
ha
t
ha
s
b
e
e
n
r
e
c
o
r
de
d
fo
r
e
v
e
r
y
s
i
n
gl
e
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
w
i
t
h
up
t
o
50
s
a
m
pl
e
s
e
a
c
h.
T
h
e
n,
t
hr
e
e
p
h
a
s
e
c
u
rr
e
nt
a
m
pl
i
t
u
de
m
e
a
s
u
r
e
m
e
n
t
c
o
n
t
a
i
n
e
d
m
e
a
s
u
r
e
d
v
a
l
ue
t
hr
o
ug
h
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
.
F
i
gu
r
e
3
s
h
o
w
s
s
a
m
pl
e
f
a
ul
t
s
i
g
n
a
l
s
f
o
r
S
i
n
gl
e
L
i
n
e
t
o
G
r
o
u
n
d
F
a
u
l
t
(
S
L
G
F
),
L
i
n
e
t
o
L
i
n
e
F
a
u
l
t
(L
L
F
)
a
n
d
T
hr
e
e
L
i
n
e
F
a
ul
t
(L
L
L
)
t
ha
t
o
c
c
ur
r
e
d
o
n
t
h
e
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
.
T
h
e
f
i
na
l
da
t
a
s
e
t
w
h
i
c
h
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
t
r
a
i
n
i
ng,
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
w
i
l
l
b
e
us
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
c
o
r
r
e
c
t
f
a
ul
t
n
u
m
b
e
r
.
L
o
n
g
S
h
o
r
t
-
T
e
rm
M
e
m
o
r
y
(L
S
T
M
)
w
i
l
l
b
e
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
u
dy
a
s
a
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
t
o
o
l
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
a
l
l
t
h
e
f
a
ul
t
y
a
n
d
n
o
n
-
f
a
u
l
t
y
s
i
gn
a
l
s
.
B
a
s
i
c
a
l
l
y
,
L
S
T
M
pr
o
v
i
de
s
a
h
i
g
h
l
e
v
e
l
of
pe
r
fo
r
m
a
n
c
e
t
o
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
w
h
i
c
h
a
b
l
e
t
o
r
e
m
e
m
b
e
r
t
h
e
uni
que
n
e
s
s
o
f
t
h
e
pre
v
i
o
us
s
i
gn
a
l
s
a
s
a
r
e
f
e
r
e
n
c
e
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
n
e
w
s
i
g
n
a
l
s
t
ha
t
f
e
e
d
t
o
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k.
T
h
e
t
ra
i
ni
n
g
d
a
t
a
s
e
t
t
ha
t
i
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
w
i
l
l
b
e
di
v
i
de
d
i
nt
o
1:
4
ra
t
i
o
fo
r
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
n
d
t
ra
i
ni
n
g
pu
r
po
s
e
s
w
h
e
r
e
a
s
t
h
e
t
e
s
t
i
ng
da
t
a
r
e
m
a
i
n
s
a
t
1
00
pe
r
c
e
n
t
.
M
e
a
n
a
n
d
s
t
a
nda
rd
de
v
i
a
t
i
o
n
i
s
a
ppl
i
e
d
t
o
a
l
l
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
s
i
g
na
l
s
i
n
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
d
a
t
a
s
e
t
f
o
r
da
t
a
n
o
rm
a
l
i
z
a
t
i
o
n.
T
h
i
s
c
o
n
d
i
t
i
o
n
w
i
l
l
m
a
ke
s
u
r
e
a
l
l
t
h
e
d
a
t
a
v
a
l
ue
i
n
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
a
t
t
h
e
s
t
a
n
d
a
r
d
s
c
a
l
e
t
o
e
n
s
u
r
e
t
h
e
v
a
r
i
a
b
l
e
s
w
i
t
h
a
s
m
a
l
l
v
a
l
ue
i
s
n
o
t
do
m
i
n
a
t
e
d
b
y
v
a
r
i
a
b
l
e
s
w
i
t
h
l
a
r
ge
r
v
a
l
ue
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
231
-
23
8
234
F
i
gu
r
e
3
.
F
a
ul
t
s
i
g
na
l
s
f
o
r
A
g
F
a
u
l
t
,
A
B
f
a
ul
t
,
a
nd
A
B
C
f
a
ul
t
.
2.
3
.
N
e
tw
o
r
k
ar
c
h
i
t
e
c
tu
r
e
T
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
w
i
l
l
b
e
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
de
s
i
gn
s
t
a
ge
.
I
n
t
hi
s
s
t
a
ge
,
t
h
e
i
n
pu
t
l
a
y
e
r
ha
s
b
e
e
n
s
e
t
t
o
t
h
e
s
a
m
e
v
a
l
ue
of
t
h
e
i
n
put
s
i
g
na
l
a
s
t
h
e
s
e
que
n
c
e
i
n
pu
t
l
a
y
e
r
.
T
h
e
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
of
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
c
o
n
s
i
s
t
s
of
t
hr
e
e
L
S
T
M
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
w
h
i
c
h
a
r
e
s
e
t
t
o
t
h
e
s
a
m
e
n
u
m
b
e
r
o
f
i
n
put
s
i
g
n
a
l
s
f
o
r
t
h
e
f
i
r
s
t
hi
dde
n
l
a
y
e
r
fo
l
l
ow
e
d
by
40
a
nd
25
f
o
r
t
h
e
n
e
xt
t
w
o
l
a
y
e
r
s
.
I
n
o
r
de
r
t
o
p
r
e
v
e
n
t
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
f
r
o
m
o
v
e
r
f
i
t
t
i
ng,
a
dr
o
po
ut
l
a
y
e
r
h
a
s
b
e
e
n
s
e
t
b
e
t
w
e
e
n
e
a
c
h
o
f
t
h
e
L
S
T
M
l
a
y
e
r
s
t
ha
t
p
r
o
duc
e
a
n
o
t
h
e
r
t
h
r
e
e
dr
o
po
ut
l
a
y
e
r
s
.
T
h
e
n,
a
f
ul
l
y
c
o
n
n
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
ha
s
b
e
e
n
f
i
t
t
e
d
a
t
t
h
e
f
i
n
a
l
pa
rt
of
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pu
r
po
s
e
s
w
h
i
c
h
ha
s
b
e
e
n
s
e
t
w
i
t
h
t
h
e
s
a
m
e
s
i
z
e
o
f
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
f
a
ul
t
y
a
n
d
n
o
n
-
f
a
ul
t
y
c
o
n
di
t
i
o
n
s
e
qua
l
t
o
11
fo
r
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h.
A
S
o
f
t
M
a
x
l
a
y
e
r
f
o
l
l
ow
e
d
by
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
l
a
y
e
r
ha
v
e
be
e
n
s
e
t
a
f
t
e
r
t
h
e
f
ul
l
y
c
o
n
n
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
fo
r
po
s
s
i
b
i
l
i
t
y
pr
e
di
c
t
i
o
n
f
o
r
e
a
c
h
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
a
n
d
f
a
ul
t
t
y
pe
a
s
o
ut
put
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
pu
r
po
s
e
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
F
i
na
l
l
y
,
n
e
t
w
o
r
k
t
r
a
i
n
i
ng
s
t
a
ge
w
i
l
l
b
e
pr
o
c
e
e
de
d
a
f
t
e
r
n
e
t
w
o
r
k
s
e
t
t
i
n
g
c
o
m
pl
e
t
e
d
t
o
ge
t
h
e
r
w
i
t
h
v
a
l
i
da
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
a
n
d
n
e
t
w
o
r
k
t
e
s
t
i
n
g
by
us
i
n
g
t
e
s
t
i
ng
da
t
a
s
e
t
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
f
a
ul
t
t
y
pe
o
n
t
h
e
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
.
3.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
In
t
h
i
s
s
e
c
t
i
o
n,
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
f
o
r
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
i
l
l
b
e
di
s
c
us
s
e
d.
T
h
e
r
e
a
r
e
t
hr
e
e
di
ff
e
r
e
n
t
f
a
ul
t
c
o
n
di
t
i
o
n
s
t
ha
t
h
a
v
e
be
e
n
us
e
d
t
o
m
e
a
s
ur
e
t
h
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
t
hr
o
ugh
i
de
a
l
da
t
a
s
e
t
a
n
d
n
o
i
s
e
a
dde
d
da
t
a
s
e
t
w
h
i
c
h
w
a
s
s
e
t
a
t
30
dB
a
n
d
20
dB
w
h
i
t
e
G
a
us
s
i
a
n
n
o
i
s
e
.
F
i
gu
r
e
4
s
h
o
w
s
f
a
ul
t
y
s
i
gna
l
s
w
i
t
h
o
ut
n
o
i
s
e
a
n
d
w
i
t
h
n
o
i
s
e
a
t
30
dB
a
n
d
20
dB
fo
r
s
a
m
pl
e
A
g
F
a
u
l
t
.
It
c
a
n
b
e
s
e
e
n
t
h
a
t
t
h
e
l
o
w
e
r
v
a
l
ue
of
t
h
e
w
h
i
t
e
G
a
us
s
i
a
n
n
o
i
s
e
w
i
l
l
s
h
o
w
m
o
r
e
di
s
t
o
r
t
i
o
n
t
o
t
h
e
f
a
ul
t
s
i
g
na
l
s
.
T
h
i
s
c
o
n
d
i
t
i
o
n
w
i
l
l
i
n
c
r
e
a
s
e
d
i
f
f
i
c
ul
t
i
e
s
of
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
k
due
t
o
t
h
e
s
i
g
na
l
di
s
t
o
r
t
i
o
n.
F
i
g
u
r
e
5
s
h
o
w
s
a
s
a
m
pl
e
o
f
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
t
ra
i
ni
n
g
t
o
ge
t
h
e
r
w
i
t
h
c
o
n
f
us
i
o
n
c
ha
r
t
a
s
p
r
e
di
c
t
e
d
o
ut
put
c
l
a
s
s
e
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
r
ue
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
e
s
.
F
r
o
m
t
h
e
f
i
gu
r
e
,
i
t
s
h
o
w
s
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
a
c
h
i
e
v
e
d
t
h
e
100%
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
a
t
i
t
e
r
a
t
i
o
n
n
u
m
b
e
r
o
f
50.
T
h
e
c
o
n
f
us
i
o
n
c
h
a
rt
p
r
o
v
i
de
s
a
us
e
ful
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
r
e
s
ul
t
s
f
o
r
e
a
c
h
o
f
t
h
e
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
.
T
h
e
o
v
e
r
a
l
l
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
t
h
e
n
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
t
hr
o
ug
h
t
h
e
c
o
n
f
us
i
o
n
c
h
a
rt
o
ut
put
t
o
v
i
s
ua
l
i
z
e
t
h
e
pe
r
c
e
nt
a
ge
o
f
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
of
t
h
e
t
e
s
t
i
ng
da
t
a
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
T
a
b
l
e
1
s
h
o
w
s
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
a
c
c
ur
a
c
y
of
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
b
y
us
i
n
g
t
h
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
fo
r
t
hr
e
e
di
f
fe
r
e
nt
s
e
t
s
of
da
t
a
s
e
t
s
.
It
c
a
n
b
e
s
e
e
n
t
h
a
t
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
o
f
t
h
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
s
h
o
w
s
a
de
c
r
e
a
s
e
f
r
o
m
100%
t
o
99.
77%
a
nd
99.
5
5%
f
o
r
i
de
a
l
t
o
30
dB
a
n
d
20
dB
a
dde
d
no
i
s
e
da
t
a
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
a
c
c
u
r
a
c
y
o
f
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
s
h
o
w
s
h
i
g
h
a
c
c
u
r
a
c
y
v
a
l
ue
f
o
r
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
pe
r
f
o
rm
a
n
c
e
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
F
aul
t
c
l
as
s
i
f
i
c
at
i
on
on
t
r
ans
m
i
s
s
i
on
l
i
n
e
us
i
ng
L
ST
M
ne
t
w
or
k
…
(
A
bdu
l
Mal
e
k
Sa
i
di
na
O
m
ar
)
235
F
i
gu
r
e
4
.
F
a
ul
t
y
s
i
gn
a
l
s
w
i
t
h
o
ut
a
n
d
w
i
t
h
30
dB
a
n
d
20
dB
w
hi
t
e
g
a
us
s
i
a
n
n
o
i
s
e
F
i
gu
r
e
5
.
Co
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
o
f
t
h
e
L
S
T
M
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
n
e
t
w
o
r
k
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
231
-
23
8
236
T
a
b
l
e
1
.
O
v
e
r
a
l
l
t
e
s
t
i
ng
a
c
c
ura
c
y
of
L
S
T
M
m
e
t
h
o
d
F
a
u
l
t
N
u
m
b
e
r
F
a
u
l
t
T
y
p
e
s
T
e
s
t
i
n
g
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
Id
e
a
l
3
0
d
B
2
0
d
B
0
N
o
n
-
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
1
A
g
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
2
Bg
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
3
Cg
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
4
A
B
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
5
BC
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
6
CA
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
7
A
B
g
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
9
7
.
5
0
1
0
0
.
0
0
8
BCg
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
9
7
.
5
0
9
CA
g
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
9
7
.
5
0
10
A
B
C/
A
BC
g
F
a
u
l
t
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
1
0
0
.
0
0
A
v
e
ra
g
e
A
c
c
u
ra
c
y
1
0
0
.
0
0
9
9
.
7
7
9
9
.
5
5
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
h
a
s
b
e
e
n
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
f
o
ur
d
i
f
f
e
r
e
n
t
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
ds
fo
r
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
n
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
w
hi
c
h
a
r
e
[
26
-
29]
.
T
a
b
l
e
2
s
h
o
w
s
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
of
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
t
hr
e
e
di
ff
e
r
e
n
t
d
a
t
a
s
e
t
s
o
n
e
v
e
r
y
s
i
n
gl
e
m
e
t
h
o
d
t
h
a
t
h
a
s
b
e
e
n
c
o
m
pa
r
e
d.
F
r
o
m
t
h
e
t
a
b
l
e
i
t
c
a
n
b
e
s
e
e
n
t
ha
t
t
h
e
L
S
T
M
l
e
a
di
n
g
w
i
t
h
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
a
t
100%.
99.
77%
a
nd
99.
5
5%
f
o
r
i
de
a
l
,
30
dB
a
n
d
20
dB
da
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
s
t
h
a
t
t
h
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
a
c
hi
e
v
e
d
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
o
t
h
e
r
f
o
ur
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
e
t
h
o
ds
t
h
a
t
w
e
r
e
us
e
d
.
F
r
o
m
t
h
e
s
e
r
e
s
ul
t
s
,
i
t
c
a
n
b
e
c
o
n
c
l
ude
d
t
h
a
t
t
h
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
ha
s
a
c
a
pa
b
i
l
i
t
y
t
o
pe
r
f
o
r
m
t
h
e
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
n
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
a
l
s
o
s
h
o
w
n
b
e
t
t
e
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
o
t
h
e
r
t
e
c
hn
i
que
s
a
n
d
i
s
m
o
r
e
r
e
l
i
a
b
l
e
t
o
n
o
i
s
e
c
o
n
di
t
i
o
n
s
.
T
a
b
l
e
2
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
m
pa
ri
s
o
n
w
i
t
h
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
M
e
t
h
o
d
R
e
fe
r
e
n
c
e
T
e
s
t
i
n
g
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
Id
e
a
l
3
0
d
B
2
0
d
B
A
v
e
ra
g
e
[2
6
]
-
-
9
7
.
4
5
9
7
.
4
5
[2
7
]
9
9
.
2
0
-
9
8
.
3
0
9
8
.
7
5
[2
8
]
-
9
9
.
3
7
-
9
9
.
3
7
[2
9
]
9
9
.
5
2
9
9
.
3
7
9
9
.
1
9
9
9
.
3
6
L
S
T
M
M
e
t
h
o
d
1
0
0
.
0
0
9
9
.
7
7
9
9
.
5
5
9
9
.
7
7
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
h
a
s
p
r
e
s
e
nt
e
d
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
n
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
us
i
n
g
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k.
A
pow
e
r
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
m
o
de
l
ha
s
b
e
e
n
s
i
m
ul
a
t
e
d
o
n
M
A
T
L
A
B
-
S
i
m
ul
i
n
k
t
o
ge
n
e
ra
t
e
f
a
ul
t
s
i
g
n
a
l
s
a
s
a
t
ra
i
ni
n
g
a
nd
t
e
s
t
i
n
g
d
a
t
a
t
o
t
h
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k.
T
h
e
s
i
m
u
l
a
t
e
d
da
t
a
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
v
a
r
i
o
us
t
y
p
e
s
of
f
a
ul
t
c
o
n
di
t
i
o
n
s
t
h
a
t
i
n
f
l
ue
n
c
e
t
h
e
f
a
ul
t
s
i
g
na
l
s
na
m
e
d
a
s
f
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
,
f
a
ul
t
re
s
i
s
t
a
n
c
e
a
n
d
i
n
c
e
pt
i
o
n
a
n
g
l
e
.
O
v
e
r
a
l
l
n
e
t
w
o
r
k
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
h
a
s
b
e
e
n
e
v
a
l
ua
t
e
d
t
hr
o
ug
h
t
hr
e
e
di
f
f
e
r
e
n
t
t
y
p
e
s
of
da
t
a
s
e
t
w
h
i
c
h
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
i
de
a
l
d
a
t
a
s
e
t
a
nd
n
o
i
s
e
a
dde
d
d
a
t
a
s
e
t
w
i
t
h
30
dB
a
nd
20
dB
w
h
i
t
e
G
a
us
s
i
a
n
n
o
i
s
e
.
T
hr
o
ug
h
t
h
e
s
i
m
ul
a
t
i
o
n,
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
e
d
t
h
a
t
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
of
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
a
s
de
c
r
e
a
s
e
d
w
i
t
h
t
h
e
i
n
c
r
e
a
s
i
n
g
o
f
t
h
e
n
o
i
s
e
v
a
l
ue
.
H
ow
e
v
e
r
,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
r
e
s
ul
t
s
s
t
i
l
l
a
t
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
l
e
v
e
l
of
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
c
om
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
o
t
h
e
r
m
e
t
h
o
ds
a
s
e
xpl
a
i
n
e
d
i
n
t
h
e
pr
e
v
i
o
us
s
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
i
t
c
a
n
b
e
c
o
n
c
l
ude
d
t
h
a
t
t
h
e
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
ha
s
t
h
e
a
b
i
l
i
t
y
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
10
di
f
fe
r
e
nt
t
y
pe
s
o
f
f
a
ul
t
o
n
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
s
w
i
t
h
h
i
g
h
a
c
c
ura
c
y
fo
r
t
hr
e
e
t
y
pe
s
of
da
t
a
s
e
t
s
t
ha
t
ha
v
e
b
e
e
n
f
e
d
i
n
t
o
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k.
F
o
r
f
ut
u
r
e
w
o
r
k,
L
S
T
M
n
e
t
w
o
r
k
c
a
n
b
e
us
e
d
t
o
pe
r
f
o
r
m
o
n
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
f
a
ul
t
de
t
e
c
t
i
o
n
s
i
n
c
e
t
h
e
s
y
s
t
e
m
r
e
qui
r
e
d
f
a
ul
t
de
t
e
c
t
i
o
n
p
ri
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
o
de
t
e
c
t
f
a
ul
t
o
c
c
ur
r
e
n
c
e
.
O
t
h
e
r
t
ha
n
t
ha
t
,
i
t
a
l
s
o
c
a
n
b
e
a
ppl
i
e
d
t
o
t
h
e
f
a
u
l
t
l
o
c
a
t
i
o
n
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
i
n
o
r
de
r
t
o
c
o
m
pl
e
t
e
t
h
e
c
y
c
l
e
of
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
f
a
ul
t
pr
o
t
e
c
t
i
o
n
s
c
h
e
m
e
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
e
f
i
n
a
n
c
i
a
l
s
uppo
rt
o
f
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
w
a
s
pr
o
v
i
de
d
by
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
gi
M
A
R
A
,
Ca
w
a
n
ga
n
P
ul
a
u
P
i
na
n
g
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[1]
S
.
A
.
A
l
e
e
m
,
N
.
S
ha
hi
d
,
a
nd
I
.
H
.
N
a
qv
i
,
―
M
e
t
ho
do
l
o
g
i
e
s
i
n
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
s
f
a
ul
t
de
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
d
i
a
g
no
s
i
s
,
‖
E
ne
r
gy
Sy
s
t
.
,
v
o
l
.
6
,
no
.
1
,
pp
.
85
–
1
08,
2
014
,
do
i
:
10.
10
07/
s
12
667
-
014
-
01
2
9
-
1.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
F
aul
t
c
l
as
s
i
f
i
c
at
i
on
on
t
r
ans
m
i
s
s
i
on
l
i
n
e
us
i
ng
L
ST
M
ne
t
w
or
k
…
(
A
bdu
l
Mal
e
k
Sa
i
di
na
O
m
ar
)
237
[
2]
Y
.
Q
.
C
he
n
,
O
.
F
i
nk
,
a
nd
G
.
S
a
ns
a
v
i
ni
,
―
C
o
m
bi
ne
d
F
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
po
w
e
r
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
s
f
a
ul
t
d
i
a
g
no
s
i
s
w
i
t
h
i
nt
e
g
r
a
t
e
d
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n,
‖
I
E
E
E
T
r
ans
.
I
n
d.
E
l
e
c
t
r
on
.
,
v
o
l
.
65,
no
.
1,
pp
.
561
–
5
69
,
2018
,
do
i
:
10.
1109
/
T
I
E
.
2017
.
2
7219
22.
[
3]
S
.
S
.
G
u
r
u
r
a
j
a
p
a
t
hy
,
H
.
M
o
khl
i
s
,
a
n
d
H
.
A
.
I
l
l
i
a
s
,
―
F
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
a
nd
de
t
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
i
n
po
w
e
r
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
w
i
t
h
di
s
t
r
i
bu
t
e
d
g
e
ne
r
a
t
i
o
n:
A
r
e
v
i
e
w
,
‖
R
e
ne
w
.
Sus
t
ai
n.
E
ne
r
gy
R
e
v
.
,
v
o
l
.
74
,
no
.
J
a
nua
r
y
,
pp.
949
–
958
,
2017
,
do
i
:
10.
101
6/
j
.
r
s
e
r
.
20
17
.
03
.
021
.
[
4]
D
.
P
.
M
i
s
h
r
a
a
n
d
P
.
R
a
y
,
―
F
a
ul
t
de
t
e
c
t
i
o
n
,
l
o
c
a
t
i
o
n
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
a
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
,
‖
N
e
ur
al
C
om
p
ut
.
A
pp
l
.
,
v
o
l
.
30,
no
.
5
,
pp.
1
377
–
1424
,
201
8,
do
i
:
10.
1007
/
s
0052
1
-
017
-
3295
-
y.
[
5]
A
.
P
r
a
s
a
d
,
J
.
B
e
l
w
i
n
E
dw
a
r
d
,
a
nd
K
.
R
a
v
i
,
―
A
r
e
v
i
e
w
o
n
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
ho
do
l
o
g
i
e
s
i
n
po
w
e
r
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
:
P
a
r
t
—
I
,
‖
J
.
E
l
e
c
t
r
.
S
y
s
t
.
I
nf
.
T
e
c
hno
l
.
,
v
o
l
.
5
,
no
.
1
,
pp
.
48
–
60,
2
018
,
do
i
:
10.
101
6/
j
.
j
e
s
i
t
.
201
7.
01.
004
.
[
6]
R
.
A
.
T
î
r
no
v
a
n
a
nd
M
.
C
r
i
s
t
e
a
,
―
A
dv
a
nc
e
d
t
e
c
hni
qu
e
s
f
o
r
f
a
ul
t
de
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
n
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
po
w
e
r
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
:
A
n
o
v
e
r
v
i
e
w
,
‖
P
r
oc
.
20
19
8t
h
I
nt
.
C
onf
.
M
o
d.
P
ow
e
r
Sy
s
t
.
M
P
S
2
019
,
p
p.
1
–
10,
20
19
,
do
i
:
10.
1
109
/
M
P
S
.
2019
.
87
5969
5.
[
7]
M
.
F
.
B
.
A
bdul
H
a
di
B
i
n
M
u
s
t
a
ph
a
,
R
H
a
m
d
a
n,
F
.
H
.
M
o
hd
N
o
h
,
N
.
A
.
Z
a
m
b
r
i
,
M
.
H
.
A
.
J
a
l
i
l
,
M
a
r
l
i
a
M
o
r
s
i
n,
―
F
a
u
l
t
l
o
c
a
t
i
o
n
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
do
u
bl
e
c
i
r
c
ui
t
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
us
i
ng
d
i
s
c
r
e
t
e
w
a
v
e
l
e
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
,
‖
I
ndo
ne
s
i
a
n
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
and
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
v
o
l
.
15,
no
.
3
,
pp
.
1356
–
136
5,
2
019
,
do
i
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
15
.
i
3
.
p
p135
6
-
1365
.
[
8]
S
.
M
y
i
nt
a
nd
W
.
W
i
c
ha
ko
o
l
,
―
A
hi
g
h
f
r
e
que
nc
y
r
e
f
l
e
c
t
e
d
c
ur
r
e
n
t
s
i
g
na
l
s
-
ba
s
e
d
f
a
ul
t
t
y
pe
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
ho
d,
‖
I
ndo
ne
s
i
an
J
our
n
al
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
and
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
n
c
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
vo
l
.
17,
no
.
2,
pp
.
551
–
563
,
201
9,
do
i
:
10.
1159
1/
i
j
e
e
c
s
.
v
17.
i
2.
pp55
1
-
563
.
[
9]
A
.
S
w
e
t
a
pa
dm
a
a
nd
A
.
Y
a
da
v
,
―
A
n
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
-
ba
s
e
d
s
o
l
ut
i
o
n
t
o
l
o
c
a
t
e
t
he
m
u
l
t
i
l
o
c
a
t
i
o
n
f
a
ul
t
s
i
n
do
ubl
e
c
i
r
c
u
i
t
s
e
r
i
e
s
c
a
pa
c
i
t
o
r
c
o
m
pe
ns
a
t
e
d
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
s
,
‖
I
nt
.
T
r
a
ns
.
E
l
e
c
t
r
.
E
ne
r
gy
Sy
s
t
.
,
v
o
l
.
28
,
no
.
4
,
pp
.
1
–
20
,
2018
,
do
i
:
10.
10
02
/
e
t
e
p
.
251
7.
[
10]
A
.
P
.
A
l
v
e
s
D
a
S
i
l
v
a
,
A
.
C
.
S
.
L
i
m
a
,
a
nd
S
.
M
.
S
o
uz
a
,
―
F
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
o
n
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
s
u
s
i
ng
c
o
m
pl
e
x
-
do
m
a
i
n
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
s
,
‖
I
n
t
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
P
ow
e
r
E
ne
r
gy
Sy
s
t
.
,
v
o
l
.
43,
no
.
1,
p
p.
7
20
–
7
27,
2012
,
do
i
:
10.
1
016
/
j
.
i
j
e
pe
s
.
2
012
.
05
.
04
6.
[
11]
H
.
F
a
t
h
a
ba
di
,
―
N
o
v
e
l
f
i
l
t
e
r
ba
s
e
d
A
N
N
a
pp
r
o
a
c
h
f
o
r
s
ho
r
t
-
c
i
r
c
ui
t
f
a
ul
t
s
de
t
e
c
t
i
o
n,
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
l
o
c
a
t
i
o
n
i
n
po
w
e
r
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
s
,
‖
I
n
t
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
P
ow
e
r
E
ne
r
gy
Sy
s
t
.
,
v
o
l
.
74,
p
p.
3
74
–
3
83,
2016
,
do
i
:
10.
1
016
/
j
.
i
j
e
pe
s
.
2
015
.
08
.
00
5.
[
12]
A
.
Y
a
da
v
a
nd
A
.
S
w
e
t
a
pa
dm
a
,
―
E
nha
nc
i
ng
t
he
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
of
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
di
r
e
c
t
i
o
na
l
r
e
l
a
y
i
ng
,
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
f
a
u
l
t
l
o
c
a
t
i
o
n
s
c
he
m
e
s
u
s
i
ng
f
uz
z
y
i
nf
e
r
e
nc
e
s
y
s
t
e
m
,
‖
I
E
T
G
e
ne
r
.
T
r
ans
m
.
D
i
s
t
r
i
b
.
,
v
o
l
.
9
,
no
.
6
,
pp.
5
80
–
5
91,
2
015
,
do
i
:
10.
10
49/
i
e
t
-
g
t
d.
2
014
.
049
8.
[
13]
R
.
N
.
M
a
h
a
n
t
y
a
nd
P
.
B
.
D
.
G
up
t
a
,
―
A
f
uz
z
y
l
o
g
i
c
ba
s
e
d
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
u
s
i
ng
c
ur
r
e
nt
s
a
m
p
l
e
s
o
nl
y
,
‖
E
l
e
c
t
r
.
P
ow
e
r
Sy
s
t
.
R
e
s
.
,
v
o
l
.
77,
no
.
5
–
6,
pp
.
501
–
507
,
200
7,
do
i
:
10.
10
16/
j
.
e
p
s
r
.
20
06.
04
.
009
.
[
14]
G
.
G
e
e
t
h
a
a
n
d
K
.
E
l
a
ng
o
,
―
O
nl
i
n
e
a
da
p
t
i
v
e
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
m
o
dul
e
i
n
hi
g
h
v
o
l
t
a
g
e
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
us
i
ng
f
uz
z
y
,
‖
P
r
oc
.
-
N
C
E
T
N
R
E
S
E
M
201
4
2nd
I
E
E
E
N
at
l
.
C
o
nf
.
E
m
e
r
g.
T
r
e
nds
N
e
w
R
e
ne
w
.
E
ne
r
gy
Sour
c
e
s
E
ne
r
gy
M
ana
g.
,
pp.
39
–
44
,
2015
,
do
i
:
10.
11
09
/
N
C
E
T
N
R
E
S
E
M
.
2
014
.
70
8873
6.
[
15]
S
.
S
ha
h
bud
i
n
,
M
.
K
a
s
s
i
m
,
R
.
M
o
ha
m
a
d
,
e
t
al
.
,
―
F
a
u
l
t
d
i
s
t
u
r
ba
nc
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
na
l
y
s
i
s
us
i
ng
a
da
pt
i
v
e
ne
u
r
o
-
f
uz
z
y
i
nf
e
r
e
nc
e
s
s
y
s
t
e
m
,
‖
I
ndo
ne
s
i
an
J
our
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
and
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
v
o
l
.
16,
no
.
3
,
pp.
1
196
–
1202
,
201
9,
do
i
:
10.
1159
1/
i
j
e
e
c
s
.
v
16
.
i
3.
pp
1196
-
120
2.
[
16]
M
.
R
.
M
u
s
t
a
r
i
,
M
.
N
.
H
a
s
h
i
m
,
M
.
K
.
O
s
m
a
n,
A
.
R
.
A
hm
a
d,
F
.
A
hm
a
d,
a
nd
M
.
N
.
I
br
a
hi
m
,
―
F
a
u
l
t
L
o
c
a
t
i
o
n
E
s
t
i
m
a
t
i
o
n
o
n
T
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
L
i
ne
s
us
i
ng
N
e
ur
o
-
F
uz
z
y
S
y
s
t
e
m
,
‖
P
r
oc
e
di
a
C
om
put
.
Sc
i
.
,
v
o
l
.
163,
pp
.
591
–
602
,
2019
,
do
i
:
10.
101
6/
j
.
pr
o
c
s
.
20
19
.
12
.
141
.
[
17]
V
.
P
.
H
ua
n,
L
.
K
.
H
ung
,
a
n
d
N
.
H
.
V
i
e
t
,
―
F
a
u
l
t
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
L
oc
a
t
i
o
n
o
n
220kV
T
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
H
o
a
K
ha
nh
–
H
ue
U
s
i
ng
A
nf
i
s
N
e
t
,
‖
J
.
A
u
t
om
.
C
o
nt
r
ol
E
ng
.
,
v
o
l
.
3
,
no
.
2
,
p
p.
98
–
104
,
20
15
,
do
i
:
10.
1
2720
/
j
o
a
c
e
.
3.
2.
98
-
104
.
[
18]
A
.
D
a
s
g
upt
a
,
S
.
N
a
t
h,
a
n
d
A
.
D
a
s
,
―
T
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
l
o
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
w
a
v
e
l
e
t
e
n
t
r
o
py
a
nd
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
,
‖
E
l
e
c
t
r
.
P
ow
e
r
C
om
pone
nt
s
S
y
s
t
.
,
v
o
l
.
40,
no
.
1
5,
pp.
1676
–
168
9,
2012
,
do
i
:
10.
1
080
/
153
2500
8.
2012
.
7
1649
5.
[
19]
O
.
W
.
C
hua
n
,
N
.
F
a
d
i
l
a
h,
A
.
A
z
i
z
,
e
t
al
.
,
―
F
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
n
s
m
a
r
t
d
i
s
t
r
i
bu
t
i
o
n
ne
t
w
o
r
k
us
i
ng
s
u
ppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
,
‖
I
n
done
s
i
an
J
o
ur
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
v
o
l
.
18,
no
.
3,
pp.
11
48
–
1
155
,
2020
,
do
i
:
10.
11
591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
18.
i
3
.
pp
1148
-
11
55
.
[
20]
K
.
C
he
n
,
J
.
H
u,
a
nd
J
.
H
e
,
―
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
ne
f
a
u
l
t
s
ba
s
e
d
o
n
uns
u
pe
r
v
i
s
e
d
f
e
a
t
u
r
e
l
e
a
r
n
i
ng
a
nd
c
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
s
pa
r
s
e
a
ut
o
e
n
c
o
de
r
,
‖
I
E
E
E
T
r
an
s
.
Sm
ar
t
G
r
i
d
,
v
o
l
.
9,
no
.
3
,
pp
.
1748
–
175
8
,
2
018
,
do
i
:
10.
1
109
/
T
S
G
.
201
6.
2
5988
81
.
[
21]
K
.
C
he
n
,
J
.
H
u
,
a
n
d
J
.
H
e
,
―
A
f
r
a
m
e
w
o
r
k
f
o
r
a
ut
o
m
a
t
i
c
a
l
l
y
e
xt
r
a
c
t
i
ng
o
v
e
r
v
o
l
t
a
g
e
f
e
a
t
ur
e
s
b
a
s
e
d
o
n
s
pa
r
s
e
a
ut
o
e
nc
o
de
r
,
‖
I
E
E
E
T
r
ans
.
Sm
ar
t
G
r
i
d
,
v
o
l
.
9,
no
.
2
,
p
p.
59
4
–
60
4,
2018
,
do
i
:
10.
110
9/
T
S
G
.
2
016
.
255
8200
.
[
22
]
H
.
L
i
a
ng
,
Y
.
L
i
u,
G
.
S
he
ng
,
a
nd
X
.
J
i
a
ng
,
―
F
a
ul
t
-
c
a
us
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
ho
d
ba
s
e
d
o
n
a
da
p
t
i
v
e
de
e
p
be
l
i
e
f
ne
t
w
o
r
k
a
nd
t
i
m
e
–
f
r
e
que
nc
y
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
o
f
t
r
a
v
e
l
l
i
ng
w
a
v
e
,
‖
I
E
T
G
e
ne
r
at
i
on,
T
r
ans
m
i
s
s
i
on
&
D
i
s
t
r
i
bu
t
i
on
,
v
o
l
13,
n
o
.
5
,
pp.
724
-
732
,
2
019
,
do
i
:
10.
10
49
/
i
e
t
-
g
t
d.
2018
.
63
34
.
[
23]
S
.
L
a
n
,
M
.
C
he
n,
a
nd
D
.
C
h
e
n,
―
A
N
o
v
e
l
H
V
D
C
D
o
ubl
e
-
T
e
r
m
i
na
l
N
o
n
-
S
y
n
c
hr
o
no
us
F
a
ul
t
L
o
c
a
t
i
o
n
M
e
t
ho
d
B
a
s
e
d
o
n
C
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
,
‖
I
E
E
E
T
r
ans
.
P
ow
e
r
D
e
l
i
v
.
,
v
o
l
.
34
,
no
.
3,
pp
.
84
8
–
85
7,
2019
,
do
i
:
10.
1
109
/
T
P
W
R
D
.
2
019
.
29
0159
4.
[
24]
H
.
L
i
a
o
,
J
.
V
M
i
l
a
no
v
i
,
M
.
R
o
dr
i
g
ue
s
,
a
nd
A
.
S
he
nf
i
e
l
d
,
―
V
o
l
t
a
g
e
S
a
g
E
s
t
i
m
a
t
i
o
n
i
n
S
pa
r
s
e
l
y
M
o
ni
t
o
r
e
d
P
o
w
e
r
S
y
s
t
e
m
s
B
a
s
e
d
o
n
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
a
n
d
S
y
s
t
e
m
A
r
e
a
M
a
pp
i
ng
,
‖
I
E
E
E
T
r
an
s
.
P
ow
e
r
D
e
l
i
v
.
,
v
o
l
.
33
,
no
.
6
,
pp
.
31
62
–
3172
,
2018
,
do
i
:
10.
11
09
/
T
P
W
R
D
.
20
18
.
286
5906
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
20
,
N
o
.
1
,
O
c
t
o
b
e
r
20
20
:
231
-
23
8
238
[
25]
B
.
Z
hu
,
H
.
W
a
ng
,
S
.
S
hi
,
a
nd
X
.
D
o
ng
,
―
F
a
ul
t
l
o
c
a
t
i
o
n
i
n
A
C
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
s
w
i
t
h
ba
c
k
-
to
-
ba
c
k
M
M
C
-
H
V
D
C
us
i
ng
C
o
nv
N
e
t
s
,
‖
T
h
e
J
our
na
l
of
E
n
gi
n
e
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
16
,
no
.
A
c
d
c
2018,
pp
.
2
430
–
2434
,
2019
,
do
i
:
10.
1
049
/
j
o
e
.
201
8.
8
706
.
[
26]
S
.
R
.
S
a
m
a
n
t
a
r
a
y
,
―
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
-
ba
s
e
d
f
a
ul
t
z
o
ne
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
n
f
l
e
x
i
b
l
e
A
C
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
ns
-
ba
s
e
d
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
,
‖
I
E
T
G
e
ne
r
.
T
r
ans
m
.
D
i
s
t
r
i
b
.
,
v
o
l
.
3
,
no
.
5,
pp
.
42
5
–
43
6,
2
009
,
do
i
:
10.
1
049
/
i
e
t
-
g
t
d.
2008
.
0
316
.
[
27]
N
.
R
o
y
a
nd
K
.
B
ha
t
t
a
c
ha
r
y
a
,
―
S
i
g
na
l
-
E
ne
r
gy
ba
s
e
d
F
a
ul
t
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
S
i
ng
l
e
-
C
i
r
c
ui
t
T
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
L
i
ne
us
i
ng
S
-
T
r
a
ns
f
o
r
m
a
nd
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
,
‖
P
r
oc
e
e
di
n
gs
of
t
he
i
nt
e
r
nat
i
onal
c
onf
e
r
e
n
c
e
on
c
ont
r
ol
,
c
om
m
uni
c
a
t
i
on
and
pow
e
r
e
ng
i
ne
e
r
i
n
g
(
CCP
E
)
,
pp
.
566
-
5
72,
201
4.
[
28]
Z
.
H
e
,
S
.
L
i
n
,
Y
.
D
e
ng
,
X
.
L
i
,
a
nd
Q
.
Q
i
a
n
,
―
A
r
o
ug
h
m
e
m
be
r
s
h
i
p
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
f
a
ul
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
n
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
s
,
‖
I
n
t
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
P
ow
e
r
E
ne
r
gy
Sy
s
t
.
,
v
o
l
.
61
,
p
p.
429
–
439
,
2
014
,
do
i
:
10.
1
016
/
j
.
i
j
e
pe
s
.
2
014
.
03
.
02
7.
[
29]
M
.
N
.
M
a
hm
ud
,
M
.
N
.
I
br
a
hi
m
,
M
.
K
.
O
s
m
a
n
,
a
nd
Z
.
H
u
s
s
a
i
n
,
―
A
r
o
bus
t
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
e
f
a
u
l
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
c
he
m
e
us
i
ng
c
l
a
s
s
-
de
p
e
nd
e
nt
f
e
a
t
u
r
e
a
n
d
2
-
T
i
e
r
m
ul
t
i
l
a
y
e
r
pe
r
c
e
p
t
r
o
n
ne
t
w
o
r
k,
‖
E
l
e
c
t
r
.
E
n
g.
,
v
o
l
.
100,
no
.
2
,
pp
.
607
–
6
23,
2
018
,
do
i
:
10.
100
7/
s
002
02
-
017
-
05
31
-
5.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
I
r
.
T
s
.
A
b
d
u
l
M
a
l
e
k
S
ai
d
i
n
a
O
m
ar
w
a
s
bo
r
n
i
n
M
a
l
a
y
s
i
a
o
n
J
a
n
ua
r
y
14
th
,
19
83
.
H
e
o
bt
a
i
ne
d
B
a
c
he
l
o
r
D
e
g
r
e
e
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
H
o
ns
)
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
H
M
)
i
n
2
006
a
nd
ho
l
d
a
M
a
s
t
e
r
o
f
S
c
i
e
nc
e
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
P
o
w
e
r
S
y
s
t
e
m
s
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
B
i
r
m
i
ng
ha
m
U
ni
t
e
d
K
i
ng
do
m
i
n
201
4.
H
i
s
m
a
i
n
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
i
nc
l
ud
e
s
P
o
w
e
r
S
y
s
t
e
m
P
r
o
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nt
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
S
e
ni
o
r
L
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
he
F
a
c
u
l
t
y
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
no
l
o
g
i
M
a
r
a
(
U
i
T
M
)
M
a
l
a
y
s
i
a
s
i
nc
e
N
o
v
e
m
be
r
2
015
.
D
r
.
M
u
h
am
m
ad
K
h
u
s
a
i
r
i
O
s
m
an
o
b
t
a
i
ne
d
hi
s
B
.
E
ng
D
e
g
r
e
e
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
n
d
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
200
0
a
nd
M
S
c
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
200
4
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
n
s
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
S
M
)
.
I
n
2014
,
he
o
b
t
a
i
ne
d
hi
s
P
h
.
D
.
i
n
M
e
di
c
a
l
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
M
a
l
a
y
s
i
a
P
e
r
l
i
s
(
U
ni
M
A
P
)
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
S
e
ni
o
r
L
e
c
t
u
r
e
r
a
t
F
a
c
u
l
t
y
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
no
l
o
g
i
M
A
R
A
(
U
i
T
M
)
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
i
s
i
n
I
m
a
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
P
a
t
t
e
r
n
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
a
nd
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
.
T
s
.
D
r
.
M
o
h
am
m
ad
N
i
z
am
I
b
r
ah
im
o
bt
a
i
n
e
d
a
D
e
g
r
e
e
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
H
o
ns
)
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
o
f
P
o
r
t
s
m
o
ut
h
i
n
1
996
a
n
d
M
a
s
t
e
r
o
f
S
c
i
e
nc
e
i
n
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
S
y
s
t
e
m
D
e
s
i
g
n
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
n
s
M
a
l
a
y
s
i
a
i
n
2
005
.
I
n
2012
,
h
e
c
o
m
pl
e
t
e
d
h
i
s
P
hD
s
t
u
dy
i
n
P
o
w
e
r
P
r
o
t
e
c
t
i
o
n
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
A
de
l
a
i
de
,
S
o
ut
h
A
us
t
r
a
l
i
a
.
C
u
r
r
e
n
t
l
y
,
he
i
s
a
S
e
ni
o
r
L
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
h
e
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
a
r
a
(
U
i
T
M
)
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
i
s
m
a
i
n
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nc
l
u
de
s
P
o
w
e
r
S
y
s
t
e
m
T
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
L
i
ne
P
r
o
t
e
c
t
i
o
n,
U
nc
e
r
t
a
i
n
t
y
a
nd
S
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
A
na
l
y
s
i
s
a
nd
T
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n
L
i
n
e
s
F
a
ul
t
S
i
m
u
l
a
t
i
o
n.
A
s
s
o
c
.
P
r
o
f
.
I
r
.
D
r
.
Z
ak
ar
i
a
H
u
s
s
ai
n
w
a
s
bo
r
n
i
n
M
a
l
a
y
s
i
a
o
n
A
pr
i
l
19
th
,
19
75.
H
e
o
bt
a
i
n
e
d
hi
s
B
a
c
he
l
o
r
D
e
g
r
e
e
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
n
d
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
E
ng
i
ne
e
r
i
n
g
f
r
o
m
T
he
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
H
udde
r
s
f
i
e
l
d
,
U
n
i
t
e
d
K
i
ng
do
m
i
n
199
7
a
nd
ho
l
d
a
D
o
c
t
o
r
o
f
P
hi
l
o
s
o
ph
y
i
n
A
ut
o
m
a
t
i
c
C
o
nt
r
o
l
a
nd
S
y
s
t
e
m
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
T
he
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
S
he
f
f
i
e
l
d,
U
n
i
t
e
d
K
i
ng
do
m
i
n
2010.
H
i
s
m
a
i
n
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
i
nc
l
ude
s
I
nt
e
l
l
i
g
e
nt
C
o
nt
r
o
l
a
nd
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nt
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
a
S
e
ni
o
r
L
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
h
e
F
a
c
ul
t
y
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
n
o
l
og
i
M
a
r
a
(
U
i
T
M
)
M
a
l
a
y
s
i
a
s
i
nc
e
S
e
p
t
e
m
b
e
r
19
99
.
A
s
s
o
c
.
P
r
o
f
.
I
r
.
D
r
.
A
h
m
a
d
F
a
r
i
d
A
b
i
d
i
n
w
a
s
bo
r
n
i
n
M
a
l
a
y
s
i
a
o
n
D
e
c
25,
1
978
.
H
e
o
bt
a
i
ne
d
B
a
c
he
l
o
r
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
,
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
,
a
n
d
S
y
s
t
e
m
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
2
000
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
K
e
ba
ng
s
a
a
n
M
a
l
a
y
s
i
a
,
M
S
c
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
2
005
f
r
o
m
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
(
U
i
T
M
)
M
a
l
a
y
s
i
a
,
a
nd
P
hD
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
K
e
ba
ng
s
a
a
n
M
a
l
a
y
s
i
a
i
n
2
011
.
H
i
s
m
a
i
n
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
a
r
e
i
n
p
o
w
e
r
s
y
s
t
e
m
s
t
a
b
i
l
i
t
y
,
po
w
e
r
qua
l
i
t
y
a
nd
po
w
e
r
s
y
s
t
e
m
pr
o
t
e
c
t
i
o
n.
H
e
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
a
S
e
ni
o
r
L
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
he
F
a
c
ul
t
y
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
U
i
T
M
a
nd
t
h
e
D
i
r
e
c
t
o
r
,
C
o
m
m
uni
t
y
o
f
R
e
s
e
a
r
c
h
(
C
o
R
e
)
,
A
dv
a
nc
e
d
C
o
m
put
i
ng
a
nd
C
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
(
A
C
C
)
,
I
ns
t
i
t
u
t
e
o
f
R
e
s
e
a
r
c
h
M
a
n
a
g
e
m
e
nt
a
nd
I
nno
v
a
t
i
o
n,
U
i
T
M
s
i
nc
e
F
e
b
20
18
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.