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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
20
1
9
,
pp
.
7
94
~
803
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
5
.i
2
.
pp
794
-
803
794
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
ae
s
c
or
e
.
c
om
/
j
our
na
l
s
/
i
nde
x
.
php/
i
j
e
e
c
s
T
h
e
st
a
t
i
st
i
c
a
l
a
n
a
l
y
si
s
o
f
r
a
n
d
o
m
-
v
a
l
u
e
d
i
m
p
u
l
se
n
o
i
se
d
e
t
e
c
t
i
o
n
t
e
c
h
n
i
q
u
e
s ba
s
e
d
o
n
t
h
e
l
o
c
a
l
i
m
a
g
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
st
i
c
:
R
OA
D
,
R
OLD
a
n
d
R
OR
D
V
o
r
ap
o
j
P
atan
av
i
ji
t
,
K
o
r
n
k
am
o
l
Th
a
k
u
l
s
u
k
an
an
t
A
s
s
um
pt
i
o
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
T
ha
i
l
a
nd
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
O
c
t
19
,
2018
R
e
v
i
s
e
d
F
eb
2,
2019
A
c
c
e
pt
e
d
M
a
r
13
,
201
9
A
d
v
a
nc
e
s
i
n
l
o
c
a
l
i
m
a
g
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
n
a
l
y
s
i
s
ha
v
e
m
a
de
po
s
s
i
b
l
e
t
h
e
r
a
ndo
m
-
v
a
l
ue
d
i
m
pu
l
s
e
no
i
s
e
d
e
t
e
c
t
i
o
n
b
ut
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
no
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
ns
ba
s
e
d
o
n
R
O
A
D
(
R
a
nk
-
O
r
de
r
e
d
A
bs
o
l
ut
e
D
i
f
f
e
r
e
nc
e
s
)
,
R
O
L
D
(
R
a
nk
-
O
r
de
r
e
d
L
o
g
a
r
i
t
hm
i
c
D
i
f
f
e
r
e
nc
e
s
)
a
nd
R
O
R
D
(
R
a
nk
-
O
r
d
e
r
e
d
R
e
l
a
t
i
v
e
D
i
f
f
e
r
e
nc
e
s
)
,
w
hi
c
h
a
r
e
t
he
m
o
s
t
t
h
r
e
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
a
nd
pr
a
c
t
i
c
a
l
d
e
t
e
c
t
i
o
ns
u
s
i
ng
t
he
l
o
c
a
l
i
m
a
g
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
,
o
pe
r
a
t
e
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
l
y
o
n
di
f
f
e
r
e
n
t
no
i
s
e
de
n
s
i
t
y
a
nd
di
f
f
e
r
e
nt
i
m
a
g
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
.
T
o
a
ddr
e
s
s
t
he
s
e
i
s
s
ue
s
,
t
hi
s
pa
pe
r
p
r
o
po
s
e
s
t
h
e
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
na
l
y
s
i
s
o
n
t
he
no
i
s
e
d
e
t
e
c
t
i
o
ns
ba
s
e
d
o
n
R
O
A
D
,
R
O
L
D
a
nd
R
O
R
D
.
T
he
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
f
i
r
s
t
c
o
nt
r
i
but
i
o
n
i
s
t
he
c
om
pa
r
a
t
i
v
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
d
i
s
t
r
i
bu
t
i
o
n
o
f
t
he
s
e
t
hr
e
e
no
i
s
e
d
e
t
e
c
t
i
o
ns
.
B
y
c
o
m
pr
e
he
n
s
i
v
e
e
xpe
r
i
m
e
n
t
a
t
e
a
c
h
no
i
s
e
de
n
s
i
t
y
,
t
he
o
pt
i
m
i
z
e
d
de
t
e
c
t
e
d
t
hr
e
s
ho
l
d
i
s
l
a
t
e
r
d
e
t
e
r
m
i
ne
d
f
r
o
m
f
o
ur
be
nc
hm
a
r
k
da
t
a
:
L
e
na
,
G
i
r
l
,
P
e
pp
e
r
a
nd
A
i
r
pl
a
ne
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
t
he
m
a
x
i
m
um
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
e
a
c
h
c
a
s
e
i
s
c
om
pa
r
a
t
i
v
e
l
y
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
by
us
i
ng
t
he
no
i
s
e
d
e
t
e
c
t
i
o
ns
ba
s
e
d
o
n
R
O
A
D
,
R
O
L
D
a
nd
R
O
R
D
w
i
t
h
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
d
e
t
e
c
t
e
d
t
hr
e
s
ho
l
d
.
Ke
y
w
or
ds
:
N
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
R
a
n
do
m
-
v
a
l
ue
d
i
m
pul
s
e
n
o
i
s
e
R
O
A
D
R
O
L
D
R
O
R
D
C
opy
r
i
gh
t
©
201
9
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
:
V
o
r
a
po
j
P
a
t
a
na
v
i
j
i
t
,
A
s
s
um
pt
i
o
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
S
a
m
u
t
P
ra
ka
n
,
T
ha
i
l
a
nd.
E
m
a
i
l
:
P
a
t
a
n
a
v
i
j
i
t
@
y
a
h
o
o
.
c
o
m
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
B
e
c
a
us
e
of
c
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
e
rr
o
r
s
,
m
e
m
o
r
y
l
o
c
a
t
e
d
f
a
ul
t
y
,
m
a
l
f
un
c
t
i
o
n
i
n
g
CCD
s
e
n
s
o
r
s
,
a
n
d
A
D
C
s
y
n
c
hr
o
ni
z
i
n
g
e
rr
o
r
s
,
i
m
pul
s
e
n
o
i
s
e
[1
-
4]
t
ra
d
i
t
i
o
n
a
l
l
y
c
o
n
t
a
m
i
n
a
t
e
s
c
a
pt
u
r
e
d
di
gi
t
a
l
i
m
a
ge
s
.
T
h
e
p
r
i
m
a
r
y
pr
o
pe
rt
y
of
t
h
i
s
n
o
i
s
e
[5
-
21]
i
s
t
ha
t
o
n
l
y
s
o
m
e
gr
o
up
of
t
h
e
pi
xe
l
s
i
s
c
o
n
t
a
m
i
na
t
e
d
a
n
d
a
n
o
t
h
e
r
g
r
o
up
o
f
t
h
e
pi
xe
l
s
a
r
e
n
o
i
s
e
l
e
s
s
.
In
r
e
a
l
i
m
pl
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n,
t
h
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
[7
-
21]
,
w
h
i
c
h
i
s
o
n
e
of
t
h
e
m
a
i
n
p
r
o
c
e
s
s
e
s
of
t
h
e
i
m
a
ge
de
n
o
i
s
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
,
i
s
e
l
e
m
e
nt
a
r
y
pr
o
c
e
s
s
fo
r
fo
r
t
hc
o
m
i
n
g
a
n
d
a
dv
a
n
c
e
i
m
a
ge
p
r
o
c
e
s
s
[22
-
24]
s
uc
h
a
s
o
b
j
e
c
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
f
a
c
e
h
a
l
l
uc
i
na
t
i
o
n,
c
a
r
l
i
c
e
n
s
e
pl
a
t
e
de
t
e
c
t
i
o
n
,
e
t
c
.
T
h
e
m
a
i
n
o
b
j
e
c
t
i
ve
of
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
i
s
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
n
o
i
s
y
pi
xe
l
s
a
n
d
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
.
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
i
nt
r
o
duc
e
s
s
o
m
e
r
e
s
e
a
r
c
h
do
c
um
e
nt
s
f
r
o
m
t
h
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
l
o
c
a
l
i
m
a
ge
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
po
i
n
t
o
f
v
i
e
w
b
e
c
a
us
e
t
h
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
i
s
o
n
e
of
t
h
e
m
o
s
t
p
r
i
m
a
r
y
pr
o
c
e
s
s
e
s
of
t
h
e
i
m
a
ge
de
n
o
i
s
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
a
n
d
d
i
r
e
c
t
l
y
i
m
pa
c
t
t
o
t
h
e
i
m
a
ge
de
n
o
i
s
i
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
F
i
r
s
t
,
t
h
e
m
e
di
a
n
f
i
l
t
e
ri
n
g
(M
F
)
t
e
c
hn
i
que
[5
-
7]
i
s
us
e
d
t
o
de
t
e
c
t
t
h
e
i
m
pu
l
s
i
v
e
n
o
i
s
e
.
L
a
t
e
r,
t
h
e
A
M
F
(A
d
a
p
t
i
v
e
M
e
di
a
n
F
i
l
t
e
r
)
[1
4,
25]
i
s
d
e
ve
l
o
p
e
d
f
r
o
m
M
F
t
o
b
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
e
d
pr
o
c
e
s
s
.
N
e
xt
,
t
h
e
R
O
A
D
(R
a
n
k
-
O
r
de
r
e
d
A
b
s
o
l
ut
e
D
i
ff
e
r
e
n
c
e
s
)
[
26],
w
h
i
c
h
i
s
t
h
e
f
i
r
s
t
l
o
c
a
l
i
m
a
ge
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
t
e
c
hn
i
q
ue
t
h
a
t
i
s
us
e
d
t
o
b
e
i
m
a
ge
de
n
o
i
s
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
,
h
a
s
b
e
e
n
p
r
o
po
s
e
d
i
n
2005
.
S
ub
s
e
que
n
t
,
t
h
e
R
O
L
D
(R
a
n
k
-
O
r
de
r
e
d
L
o
ga
r
i
t
h
m
i
c
D
i
f
fe
r
e
n
c
e
s
)
[27],
w
h
i
c
h
i
s
de
v
e
l
o
pe
d
f
r
o
m
R
O
A
D
t
o
i
m
pr
o
v
e
i
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
hi
g
h
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
y
,
ha
s
b
e
e
n
p
r
o
po
s
e
d
i
n
20
07.
F
i
na
l
l
y
,
t
h
e
R
O
A
D
(R
a
n
k
-
O
r
de
r
e
d
R
e
l
a
t
i
v
e
D
i
f
fe
r
e
n
c
e
s
)
[28],
w
h
i
c
h
i
s
de
v
e
l
o
p
e
d
f
r
o
m
R
O
A
D
a
n
d
R
O
L
D
t
o
i
m
p
r
o
v
e
i
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
l
o
w
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
y
,
ha
s
b
e
e
n
pr
o
po
s
e
d
i
n
2008
.
Co
n
s
e
que
n
t
l
y
,
t
h
e
s
e
t
hre
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
e
d
t
e
c
h
n
i
que
s
o
pe
r
a
t
e
s
e
ffe
c
t
i
ve
l
y
o
n
di
f
f
e
r
e
n
t
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
y
a
n
d
d
i
f
fe
r
e
nt
i
m
a
ge
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
.
T
o
a
dd
r
e
s
s
t
h
e
s
e
i
s
s
ue
s
,
t
hi
s
pa
pe
r
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
T
he
s
t
a
t
i
s
t
i
c
al
ana
l
y
s
i
s
of
r
andom
-
v
al
ue
d
i
m
p
ul
s
e
no
i
s
e
de
t
e
c
t
i
on
t
e
c
hni
que
s
b
as
e
d…
(
V
or
apoj
P
at
anav
i
j
i
t
)
795
pr
o
po
s
e
s
t
h
e
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
l
y
s
i
s
o
n
t
h
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
s
b
a
s
e
d
o
n
R
O
A
D
,
R
O
L
D
a
n
d
R
O
R
D
f
r
o
m
t
h
e
c
o
m
pa
ra
t
i
v
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
po
i
n
t
o
f
v
i
e
w
a
n
d,
m
o
re
ove
r
,
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
de
t
e
c
t
e
d
t
hr
e
s
h
o
l
d
i
s
l
a
t
e
r
de
t
e
r
m
i
n
e
d
f
r
o
m
f
o
ur
b
e
n
c
hm
a
r
k
d
a
t
a
:
L
e
n
a
,
G
i
rl
,
P
e
ppe
r
a
n
d
A
i
r
pl
a
n
e
by
e
xpe
r
i
m
e
n
t
i
n
g
o
n
s
e
v
e
r
a
l
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
y
.
F
urt
h
e
r
m
o
r
e
,
w
i
t
h
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
de
t
e
c
t
e
d
t
hr
e
s
h
o
l
d,
t
h
e
m
a
x
i
m
um
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
fo
r
e
a
c
h
c
a
s
e
i
s
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
l
y
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
d
b
y
us
i
n
g
t
h
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
s
b
a
s
e
d
o
n
R
O
A
D
,
R
O
L
D
a
n
d
R
O
R
D
.
2.
R
E
LA
TED
TH
E
O
R
Y
2
.
1
.
M
ath
e
m
ati
c
a
l
o
f
R
an
d
o
m
-
V
al
u
e
d
I
m
p
u
l
s
e
N
o
i
s
e
S
uppo
r
t
t
h
a
t
t
h
e
o
r
i
g
i
n
a
l
i
m
a
ge
i
s
x
w
h
e
r
e
,
ij
x
i
s
t
h
e
o
ri
gi
na
l
i
m
a
ge
pi
xe
l
a
t
l
o
c
a
t
i
o
n
,
ij
t
ha
t
i
s
m
i
n
,
m
a
x
ij
s
x
s
w
h
e
r
e
m
i
n
m
a
x
,
ss
i
s
t
h
e
i
n
t
e
n
s
i
t
y
r
a
n
ge
o
f
t
h
i
s
i
m
a
ge
.
S
up
po
r
t
t
ha
t
t
h
e
n
o
i
s
y
i
m
a
ge
i
s
y
w
h
e
r
e
,
ij
y
i
s
t
h
e
c
o
n
t
a
m
i
na
t
e
d
i
m
a
ge
pi
xe
l
a
t
l
o
c
a
t
i
o
n
,
ij
,
w
h
i
c
h
c
a
n
b
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
e
xpr
e
s
s
e
d
a
s
fo
l
l
ow
i
n
g
(1):
m
in
,
m
a
x
,
a
t
p
r
o
b
a
b
il
it
y
a
t
p
r
o
b
a
b
il
it
y
a
t
p
r
o
b
a
b
il
it
y
1
ij
ij
sp
y
s
q
x
p
q
w
h
e
r
e
pq
i
s
t
h
e
n
o
i
s
e
l
e
v
e
l
.
(1)
2
.
2
.
R
O
A
D
(R
an
k
-
O
r
d
e
r
e
d
A
b
s
o
l
u
te
D
i
ffe
r
e
n
c
e
s
)
S
tati
s
t
i
c
S
uppo
r
t
t
h
a
t
t
h
e
c
o
m
put
e
d
i
m
a
ge
p
i
xe
l
,
ij
y
a
t
l
o
c
a
t
i
o
n
,
ij
a
n
d
,,
N
s
t
N
s
t
N
i
s
i
t
s
gr
o
up
o
f
n
e
i
g
h
b
o
rh
o
o
d
pi
xe
l
s
(
w
i
t
h
t
h
e
w
i
n
do
w
s
i
z
e
a
t
2
1
2
1
NN
),
w
h
i
c
h
i
s
c
e
n
t
e
r
e
d
a
t
l
o
c
a
t
i
o
n
,
ij
.
T
h
e
R
O
A
D
(R
a
n
k
-
O
r
de
r
e
d
A
b
s
o
l
ut
e
D
i
f
fe
r
e
n
c
e
s
)
S
t
a
t
i
s
t
i
c
[26]
c
a
n
b
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
de
f
i
n
e
d
a
s
:
1
RO
A
D
m
mi
i
r
ii
(2)
w
h
e
r
e
,
sm
a
l
l
e
st
,
,
th
i
i
j
N
r
i
D
y
s
t
i
a
nd
,
ij
Dy
i
s
d
e
f
i
n
e
d
a
s
t
h
e
a
b
s
o
l
ut
e
di
ffe
r
e
n
c
e
be
t
w
e
e
n
t
h
e
gra
y
-
l
e
v
e
l
i
nt
e
n
s
i
t
y
,
i
s
j
t
y
a
n
d
,
ij
y
o
r
c
a
n
b
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
de
f
i
n
e
d
a
s
:
,
,
,
,,
i
j
i
s
j
t
i
j
N
D
y
y
y
s
t
(3)
F
r
o
m
t
h
e
s
i
m
pl
i
c
i
t
y
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
e
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
a
na
l
y
s
i
s
r
e
a
s
o
n
[
26],
t
hi
s
pa
pe
r
de
f
i
n
e
s
4
m
t
h
e
r
e
f
o
r
e
t
h
e
R
O
A
D
c
a
n
b
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
s
i
m
pl
i
f
i
e
d
a
s
:
4
4
1
R
OA
D
i
i
r
ii
(4)
In
t
hi
s
p
a
pe
r
,
t
h
e
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
R
O
A
D
,
w
h
i
c
h
i
s
us
e
d
f
o
r
a
na
l
y
z
i
n
g
,
c
a
n
b
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
de
f
i
n
e
d
a
s
:
1
1
RO
A
D
m
mi
m
i
r
ii
o
r
4
1
4
4
1
RO
A
D
i
i
r
ii
(5)
2
.
3
.
R
O
LD
(R
an
k
-
O
r
d
e
r
e
d
Lo
gar
i
th
m
i
c
D
i
ff
e
r
e
n
c
e
s
)
S
t
ati
s
ti
c
In
o
r
de
r
t
o
de
t
e
c
t
i
ng
n
o
i
s
y
pi
xe
l
a
n
d
n
o
i
s
e
s
pi
xe
l
u
nde
r
t
he
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
y
l
e
ve
l
s
a
s
h
i
g
h
a
s
6
0%
,
R
O
L
D
s
t
a
t
i
s
t
i
c
t
e
c
hn
i
que
[27]
i
s
de
s
i
r
e
d
a
nd
de
v
e
l
o
pe
d
fr
o
m
R
O
A
D
s
t
a
t
i
s
t
i
c
t
e
c
hni
que
a
n
d
t
h
e
R
O
L
D
(R
a
n
k
-
O
rde
r
e
d
L
o
ga
r
i
t
hm
i
c
D
i
f
f
e
r
e
n
c
e
s
)
S
t
a
t
i
s
t
i
c
c
a
n
b
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
de
f
i
n
e
d
a
s
:
,
,
,
1
m
a
x
l
o
g
,
,
,
i
j
a
i
s
j
t
i
j
N
D
y
y
y
b
b
s
t
(6)
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
7
9
4
-
8
0
3
796
F
r
o
m
t
h
e
s
i
m
p
l
i
c
i
t
y
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
e
xpe
ri
m
e
n
t
a
l
a
n
a
l
y
s
i
s
r
e
a
s
o
n
[2
7],
t
hi
s
pa
pe
r
de
f
i
n
e
s
2
a
a
n
d
5
b
t
h
e
r
e
f
o
r
e
t
h
e
R
O
L
D
c
a
n
b
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
s
i
m
pl
i
f
i
e
d
a
s
:
,
2
,
,
1
m
a
x
l
o
g
,
5
5
,
,
i
j
i
s
j
t
i
j
N
D
y
y
y
s
t
(7)
In
t
hi
s
p
a
pe
r
,
t
h
e
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
R
O
L
D
,
w
h
i
c
h
i
s
us
e
d
f
o
r
a
na
l
y
z
i
n
g
,
c
a
n
b
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
de
f
i
n
e
d
a
s
:
1
1
R
O
L
D
m
mi
m
i
r
ii
o
r
4
1
4
4
1
R
OL
D
i
i
r
ii
(8)
2.
4
.
R
O
A
D
(R
an
k
-
O
r
d
e
r
e
d
R
e
l
at
i
v
e
D
i
ff
e
r
e
n
c
e
s
)
S
ta
ti
s
ti
c
T
h
e
a
b
s
o
l
ut
e
di
ffe
r
e
n
c
e
,
ij
Dy
be
t
w
e
e
n
t
h
e
g
r
a
y
-
l
e
ve
l
i
n
t
e
n
s
i
t
y
,
i
s
j
t
y
a
n
d
,
ij
y
c
a
n
b
e
us
ua
l
l
y
us
e
d
fo
r
de
f
i
n
i
n
g
w
h
e
t
h
e
r
a
c
o
m
put
e
d
i
m
a
ge
pi
xe
l
,
ij
y
i
s
c
o
n
t
a
m
i
na
t
e
d
by
i
m
pul
s
e
n
o
i
s
e
.
In
ge
n
e
r
a
l
,
i
f
t
h
e
a
b
s
o
l
ut
e
di
f
fe
r
e
n
c
e
,
ij
Dy
i
s
l
a
rge
t
h
e
n
t
h
e
i
m
p
ul
s
e
n
o
i
s
e
l
i
ke
l
y
c
o
n
t
a
m
i
na
t
e
s
t
h
e
c
o
m
put
e
d
i
m
a
ge
pi
xe
l
,
ij
y
h
o
w
e
ve
r
If
t
h
e
i
r
n
e
i
g
h
b
o
r
i
m
a
ge
pi
xe
l
s
,
i
s
j
t
y
a
r
e
c
o
n
t
a
m
i
na
t
e
d
b
ut
t
h
e
c
o
m
put
e
d
i
m
a
ge
pi
xe
l
,
ij
y
i
s
n
o
i
s
e
l
e
s
s
t
h
e
n
t
h
e
a
b
s
o
l
ut
e
di
f
fe
r
e
n
c
e
,
ij
Dy
i
s
l
a
rge
o
r
i
f
t
h
e
c
o
m
put
e
d
w
i
n
do
w
c
o
n
t
a
i
n
s
a
s
ha
r
p
e
dge
t
e
xt
u
r
e
t
h
e
n
t
h
e
a
b
s
o
l
ut
e
di
ffe
r
e
n
c
e
,
ij
Dy
i
s
l
a
r
ge
.
I
n
o
r
de
r
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
de
t
e
c
t
e
d
r
a
t
e
,
t
h
e
R
O
R
D
s
t
a
t
i
s
t
i
c
t
e
c
hn
i
q
ue
[28]
,
w
h
i
c
h
i
s
de
s
i
r
e
d
a
n
d
de
v
e
l
o
pe
d
f
r
o
m
R
O
A
D
s
t
a
t
i
s
t
i
c
t
e
c
hn
i
q
ue
by
us
i
n
g
a
r
e
f
e
r
e
n
c
e
i
m
a
ge
,
c
a
n
b
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
de
f
i
n
e
d
a
s
:
,
,
,
ˆˆ
,,
i
j
i
s
j
t
i
j
N
D
y
y
y
s
t
(9)
r
e
f
ˆ
y
y
y
(10)
F
r
o
m
t
h
e
s
i
m
pl
i
c
i
t
y
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
e
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
a
na
l
y
s
i
s
r
e
a
s
o
n
[28]
,
t
h
e
r
e
f
e
r
e
n
c
e
i
m
a
ge
ref
y
i
n
t
h
i
s
pa
pe
r
i
s
c
o
m
put
e
d
f
r
o
m
t
h
e
c
o
n
t
a
m
i
n
a
t
e
d
i
m
a
ge
by
fi
l
t
e
r
i
ng
by
M
F
(m
e
di
a
n
f
i
l
t
e
r
)
de
n
o
i
s
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
a
n
d
i
s
us
ua
l
l
y
s
e
t
t
o
b
e
0.
5.
In
t
hi
s
p
a
pe
r
,
t
h
e
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
R
O
R
D
,
w
h
i
c
h
i
s
us
e
d
f
o
r
a
n
a
l
y
z
i
n
g
,
c
a
n
b
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
de
f
i
n
e
d
a
s
:
1
1
RO
RD
m
mi
m
i
r
ii
o
r
4
1
4
4
1
R
O
R
D
i
i
r
ii
(11)
3.
C
O
M
P
A
R
A
TI
V
E
EX
P
ER
I
M
EN
TA
L
R
ES
U
LTS
3
.
1
.
Th
e
S
i
m
u
l
ate
d
Es
ti
m
ati
o
n
o
f
O
p
ti
m
i
z
e
d
N
o
i
s
e
Th
r
e
h
o
l
d
s
F
i
r
s
t
,
t
hi
s
e
xpe
ri
m
e
n
t
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
s
t
h
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
di
s
t
ri
b
ut
i
o
n
of
t
h
e
n
o
i
s
y
a
n
d
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
o
f
t
h
e
R
O
A
D
,
R
O
L
D
a
n
d
R
O
R
D
by
us
i
n
g
f
o
ur
b
e
n
c
h
m
a
r
k
d
a
t
a
:
A
i
rpl
a
n
e
,
G
i
rl
,
L
e
n
a
,
a
nd
P
e
ppe
r
u
n
de
r
m
a
n
y
i
m
pu
l
s
e
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
i
e
s
(
f
r
o
m
5%
t
o
90%)
a
s
s
h
ow
n
i
n
F
i
g
u
re
1
t
o
F
i
g
ur
e
4,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
T
h
e
n,
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
t
hr
e
s
h
o
l
ds
f
o
r
c
l
a
s
s
i
fy
i
n
g
n
o
i
s
y
a
n
d
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
a
r
e
e
s
t
i
m
a
t
e
d
fo
r
e
a
c
h
i
m
a
ge
a
t
e
a
c
h
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
y
f
r
o
m
t
h
e
m
a
xi
m
u
m
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
pe
r
s
pe
c
t
i
v
e
.
T
h
e
n
o
i
s
e
d
e
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
i
s
de
f
i
n
e
d
a
s
:
11
22
n
u
m
b
e
r
o
f
e
s
ti
m
a
te
d
n
o
is
y
p
ix
e
l
s
n
u
m
b
e
r
o
f
e
s
ti
m
a
te
d
n
o
is
e
l
e
s
s
p
ix
e
l
s
A
c
c
u
r
a
c
y
n
u
m
b
e
r
o
f
n
o
is
y
p
ix
e
l
s
n
u
m
b
e
r
o
f
n
o
is
e
l
e
s
s
p
ix
e
l
s
(12)
3
.
2
.
Th
e
S
i
m
u
l
ate
d
R
e
s
u
l
ts
o
f
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
A
c
c
u
r
ac
y
L
a
t
e
r,
by
us
i
n
g
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
t
hr
e
s
h
o
l
ds
f
o
r
c
l
a
s
s
i
fy
i
n
g
n
o
i
s
y
a
n
d
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
,
t
hi
s
e
xpe
r
i
m
e
nt
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
s
t
h
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
R
O
A
D
,
RO
L
D
a
n
d
R
O
R
D
by
us
i
n
g
f
o
ur
b
e
n
c
hm
a
rk
da
t
a
:
A
i
rpl
a
n
e
,
G
i
r
l
,
L
e
na
,
a
nd
P
e
ppe
r
u
n
de
r
m
a
n
y
i
m
pu
l
s
e
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
i
e
s
(f
r
o
m
5
%
t
o
90%
)
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
1
t
o
T
a
b
l
e
4,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
F
r
o
m
t
h
i
s
e
xpe
r
i
m
e
n
t
a
l
r
e
s
ul
t
,
t
h
e
R
O
R
D
h
a
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
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
T
he
s
t
a
t
i
s
t
i
c
al
ana
l
y
s
i
s
of
r
andom
-
v
al
ue
d
i
m
p
ul
s
e
no
i
s
e
de
t
e
c
t
i
on
t
e
c
hni
que
s
b
as
e
d…
(
V
or
apoj
P
at
anav
i
j
i
t
)
797
unde
r
l
o
w
i
m
pul
s
e
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
i
e
s
(<
40%)
b
ut
t
h
e
R
O
L
D
h
a
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
un
de
r
h
i
g
h
i
m
pu
l
s
e
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
i
e
s
(>
60
%).
T
h
e
R
O
A
D
us
ua
l
l
y
h
a
s
l
ow
e
r
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
t
h
a
n
R
O
L
D
a
n
d
R
O
R
D
i
n
a
l
m
o
s
t
a
l
l
c
a
s
e
s
be
c
a
us
e
bo
t
h
R
O
L
D
a
n
d
R
O
R
D
a
r
e
de
ve
l
o
p
e
d
a
n
d
m
o
di
f
i
e
d
f
r
o
m
R
O
A
D
.
Co
m
pa
r
e
d
t
o
A
M
F
(A
da
pt
i
v
e
M
e
di
a
n
F
i
l
t
e
r
)
[14,
25],
t
he
R
O
A
D
,
R
O
L
D
a
n
d
R
O
R
D
h
a
s
h
i
g
h
e
r
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
be
c
a
us
e
t
h
e
A
M
F
i
s
de
s
i
r
e
d
f
o
r
S
a
l
t
&
P
e
ppe
r
n
o
i
s
e
.
T
a
b
l
e
1
.
T
h
e
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
:
A
i
rpl
a
i
n
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
T
e
c
h
.
Im
p
u
l
s
e
N
o
i
s
e
D
e
n
s
i
t
y
(
%
)
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
A
M
F
0
.
8
1
54
0
.
7
8
31
0
.
7
5
11
0
.
7
2
74
0
.
7
0
61
0
.
6
8
47
0
.
6
6
17
0
.
6
4
49
0
.
6
2
82
0
.
6
1
83
0
.
6
0
75
0
.
5
9
57
0
.
5
8
70
0
.
5
7
83
0
.
5
6
97
0
.
5
6
28
0
.
5
5
83
0
.
5
5
25
RO
A
D
0
.
9
1
90
0
.
9
1
73
0
.
9
1
71
0
.
9
1
78
0
.
9
1
41
0
.
9
1
09
0
.
9
0
68
0
.
8
9
92
0
.
8
9
28
0
.
8
8
47
0
.
8
7
59
0
.
8
6
68
0
.
8
5
70
0
.
8
4
87
0
.
8
4
33
0
.
8
3
88
0
.
8
3
51
0
.
8
2
98
RO
L
D
0
.
9
1
97
0
.
9
1
64
0
.
9
1
66
0
.
9
1
79
0
.
9
1
46
0
.
9
1
14
0
.
9
0
85
0
.
9
0
21
0
.
8
9
71
0
.
8
9
01
0
.
8
8
42
0
.
8
7
79
0
.
8
6
79
0
.
8
5
83
0
.
8
5
12
0
.
8
4
63
0
.
8
4
16
0
.
8
3
70
RO
RD
0
.
9
3
01
0
.
9
2
63
0
.
9
2
52
0
.
9
2
33
0
.
9
1
85
0
.
9
1
18
0
.
9
0
60
0
.
8
9
57
0
.
8
8
92
0
.
8
7
76
0
.
8
6
94
0
.
8
5
77
0
.
8
4
63
0
.
8
3
69
0
.
8
3
07
0
.
8
2
47
0
.
8
2
08
0
.
8
1
70
T
a
b
l
e
2
.
T
h
e
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
:
G
i
rl
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
T
e
c
h
.
Im
p
u
l
s
e
N
o
i
s
e
D
e
n
s
i
t
y
(
%
)
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
A
M
F
0
.
7
3
63
0
.
6
9
10
0
.
6
5
58
0
.
6
2
09
0
.
5
8
80
0
.
5
6
32
0
.
5
3
81
0
.
5
2
17
0
.
5
0
21
0
.
4
8
27
0
.
4
6
77
0
.
4
5
16
0
.
4
3
78
0
.
4
2
41
0
.
4
0
96
0
.
3
9
55
0
.
3
8
31
0
.
3
7
12
RO
A
D
0
.
9
3
81
0
.
9
3
57
0
.
9
3
84
0
.
9
3
83
0
.
9
3
62
0
.
9
3
02
0
.
9
2
47
0
.
9
1
96
0
.
9
1
27
0
.
9
0
33
0
.
8
9
57
0
.
8
8
57
0
.
8
7
59
0
.
8
6
93
0
.
8
6
04
0
.
8
5
24
0
.
8
4
67
0
.
8
4
20
RO
L
D
0
.
9
3
85
0
.
9
3
49
0
.
9
3
87
0
.
9
3
78
0
.
9
3
67
0
.
9
3
15
0
.
9
2
65
0
.
9
2
37
0
.
9
2
06
0
.
9
1
32
0
.
9
0
76
0
.
8
9
86
0
.
8
8
94
0
.
8
8
26
0
.
8
7
42
0
.
8
6
62
0
.
8
6
09
0
.
8
5
60
RO
RD
0
.
9
4
60
0
.
9
3
99
0
.
9
4
03
0
.
9
3
84
0
.
9
3
37
0
.
9
2
62
0
.
9
1
81
0
.
9
1
15
0
.
9
0
19
0
.
8
8
86
0
.
8
7
88
0
.
8
6
22
0
.
8
4
78
0
.
8
3
61
0
.
8
2
23
0
.
8
1
07
0
.
8
0
02
0
.
7
9
43
T
a
b
l
e
3
.
T
h
e
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
:
L
e
na
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
T
e
c
h
.
Im
p
u
l
s
e
N
o
i
s
e
D
e
n
s
i
t
y
(
%
)
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
A
M
F
0
.
8
3
95
0
.
8
1
33
0
.
7
8
96
0
.
7
6
50
0
.
7
4
28
0
.
7
2
33
0
.
7
0
49
0
.
6
9
20
0
.
6
7
73
0
.
6
6
24
0
.
6
4
86
0
.
6
3
73
0
.
6
3
02
0
.
6
1
92
0
.
6
1
15
0
.
6
0
40
0
.
5
9
73
0
.
5
9
09
RO
A
D
0
.
9
4
95
0
.
9
1
06
0
.
9
1
26
0
.
9
0
97
0
.
9
0
45
0
.
9
0
20
0
.
8
9
71
0
.
8
9
01
0
.
8
8
34
0
.
8
7
69
0
.
8
6
67
0
.
8
6
05
0
.
8
5
47
0
.
8
4
62
0
.
8
4
05
0
.
8
3
38
0
.
8
3
05
0
.
8
2
63
RO
L
D
0
.
9
5
15
0
.
9
0
98
0
.
9
1
28
0
.
9
0
87
0
.
9
0
45
0
.
9
0
36
0
.
9
0
00
0
.
8
9
54
0
.
8
8
99
0
.
8
8
56
0
.
8
7
53
0
.
8
6
81
0
.
8
6
06
0
.
8
5
12
0
.
8
4
54
0
.
8
3
84
0
.
8
3
33
0
.
8
2
87
RO
RD
0
.
9
5
39
0
.
9
2
33
0
.
9
2
02
0
.
9
1
65
0
.
9
0
88
0
.
9
0
40
0
.
8
9
98
0
.
8
9
29
0
.
8
8
59
0
.
8
7
88
0
.
8
6
72
0
.
8
5
91
0
.
8
5
28
0
.
8
4
48
0
.
8
3
87
0
.
8
3
41
0
.
8
3
05
0
.
8
2
64
T
a
b
l
e
4
.
T
h
e
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
:
P
e
ppe
r
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
T
e
c
h
.
I
m
p
u
l
s
e
N
o
i
s
e
D
e
n
s
i
t
y
(%
)
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
A
M
F
0
.
8
5
50
0
.
8
1
89
0
.
7
8
93
0
.
7
6
38
0
.
7
3
68
0
.
7
1
91
0
.
7
0
02
0
.
6
8
19
0
.
6
6
53
0
.
6
5
39
0
.
6
4
11
0
.
6
2
63
0
.
6
1
76
0
.
6
0
73
0
.
5
9
82
0
.
5
9
07
0
.
5
8
63
0
.
5
8
03
RO
A
D
0
.
9
1
69
0
.
9
1
28
0
.
9
1
26
0
.
9
0
72
0
.
9
0
65
0
.
9
0
24
0
.
8
9
95
0
.
8
9
04
0
.
8
8
15
0
.
8
7
28
0
.
8
6
88
0
.
8
5
93
0
.
8
5
23
0
.
8
4
43
0
.
8
3
66
0
.
8
2
90
0
.
8
2
83
0
.
8
2
46
RO
L
D
0
.
9
1
53
0
.
9
1
15
0
.
9
1
24
0
.
9
0
75
0
.
9
0
71
0
.
9
0
37
0
.
9
0
22
0
.
8
9
39
0
.
8
8
83
0
.
8
8
00
0
.
8
7
61
0
.
8
6
75
0
.
8
5
95
0
.
8
5
05
0
.
8
4
16
0
.
8
3
34
0
.
8
3
17
0
.
8
2
78
RO
RD
0
.
9
2
99
0
.
9
2
17
0
.
9
1
93
0
.
9
1
39
0
.
9
0
96
0
.
9
0
35
0
.
8
9
89
0
.
8
9
00
0
.
8
8
16
0
.
8
7
16
0
.
8
6
56
0
.
8
5
36
0
.
8
4
50
0
.
8
3
64
0
.
8
2
78
0
.
8
2
12
0
.
8
2
05
0
.
8
1
82
4.
EX
P
ER
I
M
EN
TA
L
S
U
M
M
A
R
Y
T
h
i
s
pa
pe
r
p
r
e
s
e
nt
s
t
h
e
c
o
m
pa
ra
t
i
v
e
a
n
a
l
y
s
i
s
o
n
t
h
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
s
b
a
s
e
d
o
n
R
O
A
D
,
R
O
L
D
a
n
d
R
O
R
D
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
f
i
r
s
t
c
o
nt
r
i
b
ut
i
o
n
i
s
t
h
e
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
t
h
e
s
e
t
hr
e
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
s
.
By
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
v
e
e
xp
e
r
i
m
e
nt
a
t
e
a
c
h
n
o
i
s
e
de
n
s
i
t
y
,
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
de
t
e
c
t
e
d
t
hr
e
s
h
o
l
d
i
s
l
a
t
e
r
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
7
9
4
-
8
0
3
798
de
t
e
r
m
i
n
e
d
f
r
o
m
f
o
ur
be
n
c
hm
a
rk
da
t
a
:
L
e
na
,
G
i
r
l
,
P
e
ppe
r
a
nd
A
i
r
p
l
a
n
e
.
S
e
o
n
d
,
t
h
e
m
a
xi
m
um
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
fo
r
e
a
c
h
c
a
s
e
i
s
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
l
y
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
d
by
us
i
n
g
t
h
e
n
o
i
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
s
b
a
s
e
d
o
n
R
O
A
D
,
R
O
L
D
a
n
d
R
O
R
D
w
i
t
h
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
de
t
e
c
t
e
d
t
hr
e
s
h
o
l
d
.
F
i
gu
r
e
1
(
a
).
M
e
a
n
R
O
A
D
of
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
A
i
rpl
a
n
e
F
i
gu
r
e
1
(b
).
M
e
a
n
R
O
L
D
o
f
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
A
i
r
pl
a
n
e
F
i
gu
r
e
1
(c
).
M
e
a
n
R
O
R
D
of
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
A
i
r
pl
a
n
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
T
he
s
t
a
t
i
s
t
i
c
al
ana
l
y
s
i
s
of
r
andom
-
v
al
ue
d
i
m
p
ul
s
e
no
i
s
e
de
t
e
c
t
i
on
t
e
c
hni
que
s
b
as
e
d…
(
V
or
apoj
P
at
anav
i
j
i
t
)
799
F
i
gu
r
e
2
(
a
).
M
e
a
n
R
O
A
D
of
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
G
i
rl
F
i
gu
r
e
2
(b
).
M
e
a
n
R
O
L
D
o
f
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
G
i
r
l
F
i
gu
r
e
2
(c
).
M
e
a
n
R
O
R
D
of
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
G
i
r
l
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
7
9
4
-
8
0
3
800
F
i
gu
r
e
3
(
a
).
M
e
a
n
R
O
A
D
of
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
L
E
N
A
F
i
gu
r
e
3
(b
).
M
e
a
n
R
O
L
D
o
f
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
L
E
N
A
F
i
gu
r
e
3
(c
).
M
e
a
n
R
O
R
D
of
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
L
E
N
A
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
T
he
s
t
a
t
i
s
t
i
c
al
ana
l
y
s
i
s
of
r
andom
-
v
al
ue
d
i
m
p
ul
s
e
no
i
s
e
de
t
e
c
t
i
on
t
e
c
hni
que
s
b
as
e
d…
(
V
or
apoj
P
at
anav
i
j
i
t
)
801
F
i
gu
r
e
4
(
a
).
M
e
a
n
R
O
A
D
of
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
P
e
ppe
r
F
i
gu
r
e
4
(b
).
M
e
a
n
R
O
L
D
o
f
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
P
e
ppe
r
F
i
gu
r
e
4
(c
).
M
e
a
n
R
O
R
D
of
n
o
i
s
y
/
n
o
i
s
e
l
e
s
s
pi
xe
l
s
:
P
e
ppe
r
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
7
9
4
-
8
0
3
802
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
p
r
o
j
e
c
t
w
a
s
f
un
de
d
b
y
A
s
s
um
pt
i
o
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
I
.
P
i
t
a
s
a
nd
A
.
N
.
V
e
n
e
t
s
a
no
po
ul
o
s
,
“
N
o
nl
i
ne
a
r
D
i
g
i
t
a
l
F
i
l
t
e
r
s
P
r
i
nc
i
pl
e
s
a
nd
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
”
,
K
l
uw
e
r
A
c
ade
m
i
c
P
ubl
i
s
he
r
s
,
N
o
r
w
e
l
l
,
M
a
s
s
,
U
S
A
,
199
0.
[
2]
J
.
A
s
t
o
l
a
a
n
d
P
.
K
uo
s
m
a
n
e
n,
“
F
und
a
m
e
n
t
a
l
s
o
f
N
o
nl
i
ne
a
r
D
i
g
i
t
a
l
F
i
l
t
e
r
i
ng
”
,
C
R
C
P
r
e
s
s
,
B
o
c
a
R
a
t
o
n,
F
l
a
,
U
S
A
,
1997
.
[
3]
R
.
C
.
G
o
nz
a
l
e
z
a
nd
R
.
E
.
W
o
o
ds
,
“
D
i
g
i
t
a
l
I
m
a
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
P
r
e
n
t
i
c
e
-
H
a
l
l
”
,
U
ppe
r
S
a
dd
l
e
R
i
v
e
r
,
N
J
,
U
S
A
,
2nd
e
d
i
t
i
o
n,
200
2.
[
4]
M
.
H
.
H
a
y
e
s
,
“
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
D
i
g
i
t
a
l
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
a
nd
M
o
de
l
i
ng
”
,
J
ohnW
i
l
e
y
&
So
ns
,
S
i
ng
a
po
r
e
,
200
2.
[
5]
W
.
K
.
P
r
a
t
t
,
“
M
e
d
i
a
n
f
i
l
t
e
r
i
ng
,
”
T
e
c
h
.
R
e
p.
,
I
m
a
ge
P
r
oc
.
I
ns
t
.
,
U
ni
v
.
S
o
ut
he
r
n
C
a
l
i
f
o
r
ni
a
,
L
o
s
A
ng
e
l
e
s
,
S
e
p
.
197
5.
[
6]
N
.
C
.
G
a
l
l
a
g
he
r
J
r
.
a
n
d
G
.
L
.
W
i
s
e
,
“
A
T
he
o
r
e
t
i
c
a
l
A
na
l
y
s
i
s
o
f
t
h
e
P
r
o
pe
r
t
i
e
s
o
f
M
e
di
a
n
F
i
l
t
e
r
s
,
”
I
E
E
E
T
r
a
n
s
a
c
t
i
o
ns
o
n
A
c
o
us
t
i
c
s
,
S
pe
e
c
h,
a
nd
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
v
o
l
.
29
,
no
.
6,
pp
.
113
6
-
1141,
1
981
.
[
7]
T
.
A
.
N
o
de
s
a
nd
N
.
C
.
G
a
l
l
a
g
he
r
J
r
.
,
“
M
e
di
a
n
F
i
l
t
e
r
s
:
S
o
m
e
M
o
di
f
i
c
a
t
i
o
ns
a
n
d
T
he
i
r
P
r
o
pe
r
t
i
e
s
,
”
I
E
E
E
T
r
a
n
s
a
c
t
i
o
ns
o
n
A
c
o
us
t
i
c
s
,
S
pe
e
c
h,
a
nd
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
v
o
l
.
3
0
,
no
.
5
,
pp.
7
39
-
746
,
1982
.
[
8]
E
.
A
br
e
u
,
M
.
L
i
g
ht
s
t
o
ne
,
S
.
K
.
M
i
t
r
a
,
a
n
d
K
.
A
r
a
ka
w
a
,
“
A
N
e
w
E
f
f
i
c
i
e
nt
A
ppr
o
a
c
h
f
o
r
t
he
R
e
m
o
v
a
l
o
f
I
m
pul
s
e
N
o
i
s
e
f
r
o
m
H
i
g
hl
y
C
o
r
r
upt
e
d
I
m
a
g
e
s
,
”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
t
i
o
n
s
on
I
m
age
P
r
oc
e
s
s
i
n
g
,
v
o
l
.
5,
no
.
6,
pp.
10
12
-
1025
,
199
6.
[
9]
D
.
R
.
K
.
B
r
o
w
nr
i
g
g
,
“
T
he
W
e
i
g
ht
e
d
M
e
d
i
a
n
F
i
l
t
e
r
,
”
C
om
m
uni
c
at
i
on
s
of
t
he
A
C
M
,
v
o
l
.
27
,
no
.
8,
pp.
80
7
-
818,
1
984
.
[
10]
O
.
Y
l
i
-
H
a
r
j
a
,
J
.
A
s
t
o
l
a
,
a
nd
Y
.
N
e
uv
o
,
“
A
n
a
l
y
s
i
s
o
f
t
he
P
r
o
pe
r
t
i
e
s
o
f
M
e
di
a
n
a
n
d
W
e
i
g
ht
e
d
M
e
di
a
n
F
i
l
t
e
r
s
us
i
ng
T
hr
e
s
ho
l
d
L
og
i
c
a
nd
S
t
a
c
k
F
i
l
t
e
r
R
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
n
,
”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
t
i
on
s
on
S
i
gn
al
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
v
o
l
.
39
,
no
.
2
,
pp.
39
5
-
410,
1
991
.
[
11]
G
.
R
.
A
r
c
e
a
nd
J
.
L
.
P
a
r
e
de
s
,
“
R
e
c
ur
s
i
v
e
W
e
i
g
ht
e
d
M
e
d
i
a
n
F
i
l
t
e
r
s
A
dm
i
t
t
i
ng
N
e
g
a
t
i
v
e
W
e
i
g
ht
s
a
nd
T
h
e
i
r
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
ons
on
S
i
gn
al
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
v
o
l
.
48
,
n
o
.
3,
p
p.
76
8
-
779,
2
000
.
[
12]
Y
.
D
o
ng
a
nd
S
.
X
u,
“
A
N
e
w
D
i
r
e
c
t
i
o
na
l
W
e
i
g
ht
e
d
M
e
di
a
n
F
i
l
t
e
r
f
o
r
R
e
m
ov
a
l
of
R
a
ndo
m
-
V
a
l
ue
d
I
m
pul
s
e
N
o
i
s
e
,
”
I
E
E
E
Si
gna
l
P
r
oc
e
s
s
i
n
g
L
e
t
t
e
r
s
,
v
o
l
.
14
,
no
.
3
,
pp
.
193
-
19
6,
20
07.
[
13]
T
.
C
he
n,
K
.
-
K
.
M
a
,
a
nd
L
.
-
H
.
C
he
n,
“
T
r
i
-
S
t
a
t
e
M
e
d
i
a
n
F
i
l
t
e
r
f
o
r
I
m
a
g
e
D
e
no
i
s
i
ng
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
ons
on
I
m
a
ge
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
v
o
l
.
8
,
no
.
1
2,
p
p.
18
34
-
1838
,
199
9.
[
14]
H
.
H
w
a
ng
a
nd
R
.
A
.
H
a
dd
a
d,
“
A
da
pt
i
v
e
M
e
di
a
n
F
i
l
t
e
r
s
:
N
e
w
A
l
g
o
r
i
t
hm
s
a
nd
R
e
s
u
l
t
s
,
”
I
E
E
E
T
r
a
ns
a
c
t
i
on
s
on
I
m
age
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
v
o
l
.
4
,
no
.
4
,
pp
.
499
-
502
,
199
5.
[
15]
S
.
Z
h
a
ng
a
nd
M
.
A
.
K
a
r
i
m
,
“
A
N
e
w
I
m
pul
s
e
D
e
t
e
c
t
o
r
f
o
r
S
w
i
t
c
hi
ng
M
e
di
a
n
F
i
l
t
e
r
s
,
”
I
E
E
E
Si
gna
l
P
r
oc
e
s
s
i
ng
L
e
t
t
e
r
s
,
v
o
l
.
9,
no
.
11
,
pp
.
3
60
-
363
,
200
2.
[
16]
H.
-
L
.
E
ng
a
nd
K
.
-
K
.
M
a
,
“
N
o
i
s
e
A
da
pt
i
v
e
S
o
f
t
-
S
w
i
t
c
hi
ng
M
e
d
i
a
n
F
i
l
t
e
r
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
ons
on
I
m
age
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
v
o
l
.
10
,
no
.
2,
p
p.
24
2
–
25
1,
20
01.
[
17]
Z
.
W
a
ng
a
nd
D
.
Z
ha
ng
,
“
P
r
o
g
r
e
s
s
i
v
e
S
w
i
t
c
hi
ng
M
e
d
i
a
n
F
i
l
t
e
r
f
o
r
t
he
R
e
m
o
v
a
l
o
f
I
m
pul
s
e
N
o
i
s
e
f
r
o
m
H
i
g
hl
y
C
o
r
r
upt
e
d
I
m
a
g
e
s
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
on
s
o
n
C
i
r
c
ui
t
s
a
nd
Sy
s
t
e
m
s
I
I
,
v
o
l
.
46,
no
.
1
,
pp.
7
8
-
80,
19
99
.
[
18]
P.
-
E
.
N
g
a
nd
K
.
-
K
.
M
a
,
“
A
S
w
i
t
c
hi
ng
M
e
d
i
a
n
F
i
l
t
e
r
w
i
t
h
B
o
unda
r
y
D
i
s
c
r
i
m
i
na
t
i
v
e
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
f
o
r
E
xt
r
e
m
e
l
y
C
o
r
r
upt
e
d
I
m
a
g
e
s
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
on
s
o
n
I
m
age
P
r
oc
e
s
s
i
n
g
,
v
o
l
.
1
5,
no
.
6,
pp
.
150
6
-
1516
,
2006
.
[
19]
R
.
H
.
C
ha
n,
C
.
-
W
.
H
o
,
a
nd
M
.
N
i
ko
l
o
v
a
,
“
S
a
l
t
-
a
nd
-
P
e
ppe
r
N
o
i
s
e
R
e
m
o
v
a
l
b
y
M
e
di
a
n
-
T
y
pe
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
o
r
s
a
nd
D
e
t
a
i
l
pr
e
s
e
r
v
i
ng
R
e
g
ul
a
r
i
z
a
t
i
o
n
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
ons
on
I
m
age
P
r
o
c
e
s
s
i
n
g
,
v
o
l
.
1
4,
no
.
10
,
pp
.
1479
-
14
85,
2
005
.
[
20]
K
.
S
.
S
r
i
ni
v
a
s
a
n
a
nd
D
.
E
be
n
e
z
e
r
,
“
A
N
e
w
F
a
s
t
a
n
d
E
f
f
i
c
i
e
nt
D
e
c
i
s
i
o
n
-
B
a
s
e
d
A
l
g
o
r
i
t
hm
f
o
r
R
e
m
ov
a
l
o
f
H
i
g
h
-
D
e
ns
i
t
y
I
m
pul
s
e
N
o
i
s
e
s
,
”
I
E
E
E
S
i
gna
l
P
r
oc
e
s
s
i
ng
L
e
t
t
e
r
s
,
v
o
l
.
1
4,
no
.
3
,
pp.
1
89
-
192
,
2007
.
[
21]
S
.
S
c
hu
l
t
e
,
M
.
N
a
c
ht
e
g
a
e
l
,
V
.
D
e
W
i
t
t
e
,
D
.
v
a
n
de
r
W
e
k
e
n
,
a
n
d
E
.
E
.
K
e
r
r
e
,
“
A
F
uz
z
y
I
m
pul
s
e
N
o
i
s
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
R
e
duc
t
i
o
n
M
e
t
ho
d
,
”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
t
i
o
ns
on
I
m
age
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
v
o
l
.
15,
no
.
5,
p
p.
11
53
-
1162
,
200
6.
[
22]
R
a
de
n
A
r
i
e
f
S
e
t
y
a
w
a
n,
R
udy
S
uno
ko
,
M
oc
ha
m
m
a
d
A
g
us
C
ho
i
r
o
n,
P
a
nc
a
M
ud
j
i
R
a
h
a
r
dj
o
,
“
I
m
pl
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
S
t
e
r
e
o
V
i
s
i
o
n
S
e
m
i
-
G
l
o
ba
l
B
l
o
c
k
M
a
t
c
hi
ng
M
e
t
ho
ds
f
o
r
D
i
s
t
a
nc
e
M
e
a
s
u
r
e
m
e
n
t
”
,
I
n
done
s
i
an
J
ou
r
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
and
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
V
o
l
.
12
,
N
o
.
2
,
N
o
v
e
m
be
r
201
8,
pp
.
585
-
59
1
.
[
23]
V
o
r
a
po
j
P
a
t
a
na
v
i
j
i
t
,
“
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
A
na
l
y
s
i
s
o
f
D
e
no
i
s
i
ng
A
l
go
r
i
t
hm
B
a
s
e
d
o
n
A
da
pt
i
v
e
M
e
di
a
n
F
i
l
t
e
r
U
n
de
r
U
ns
y
s
t
e
m
a
t
i
c
I
nt
e
ns
i
t
y
I
m
pul
s
e
a
nd
S
a
l
t
&
P
e
p
pe
r
N
o
i
s
e
”
,
T
h
e
6t
h
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
C
ongr
e
s
s
(
i
E
E
C
O
N
2017)
,
K
r
a
b
i
,
T
h
a
i
l
a
n
d,
M
a
r
c
h
201
8.
[
24]
V
.
J
a
y
a
r
a
j
a
nd
D
.
E
b
e
ne
z
e
r
,
“
A
N
e
w
S
w
i
t
c
hi
ng
-
B
a
s
e
d
M
e
d
i
a
n
F
i
l
t
e
r
i
ng
S
c
he
m
e
a
nd
A
l
g
o
r
i
t
hm
f
o
r
R
e
m
o
v
a
l
o
f
H
i
g
h
-
D
e
ns
i
t
y
S
a
l
t
a
nd
P
e
pp
e
r
N
o
i
s
e
i
n
I
m
a
g
e
s
”
,
E
U
R
A
SI
P
J
ou
r
n
al
o
n
A
d
v
anc
e
s
i
n
Si
gna
l
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
H
i
nd
a
w
i
P
ubl
i
s
h
i
ng
C
o
r
po
r
a
t
i
o
n
,
2010
[
25]
V
o
r
a
po
j
P
a
t
a
na
v
i
j
i
t
,
“
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
A
na
l
y
s
i
s
o
f
D
e
no
i
s
i
ng
A
l
go
r
i
t
hm
B
a
s
e
d
o
n
A
da
pt
i
v
e
M
e
di
a
n
F
i
l
t
e
r
U
n
de
r
U
ns
y
s
t
e
m
a
t
i
c
I
nt
e
ns
i
t
y
I
m
pul
s
e
a
nd
S
a
l
t
&
P
e
p
pe
r
N
o
i
s
e
”
,
T
h
e
6t
h
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
C
ongr
e
s
s
(
i
E
E
C
O
N
2017)
,
K
r
a
b
i
,
T
h
a
i
l
a
n
d,
M
a
r
c
h
201
8.
(
I
E
E
E
X
p
l
o
r
e
)
[
26]
R
o
m
a
n
G
a
r
ne
t
t
,
T
i
m
o
t
hy
H
ue
g
e
r
i
c
h,
C
ha
r
l
e
s
C
h
ui
,
a
n
d
W
e
nj
i
e
H
e
,
“
A
U
ni
v
e
r
s
a
l
N
o
i
s
e
R
e
m
o
v
a
l
A
l
go
r
i
t
hm
w
i
t
h
a
n
I
m
pul
s
e
D
e
t
e
c
t
o
r
”
,
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
ons
on
I
m
age
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
V
o
l
.
14
,
N
o
.
1
1,
N
o
v
.
2005
.
[
27]
Y
i
qi
u
D
o
ng
,
R
a
y
m
o
nd
H
.
C
ha
n,
a
nd
S
huf
a
ng
X
u,
“
A
D
e
t
e
c
t
i
o
n
S
t
a
t
i
s
t
i
c
f
o
r
R
a
ndo
m
-
V
a
l
ue
d
I
m
pul
s
e
N
o
i
s
e
”
,
I
E
E
E
T
r
an
s
a
c
t
i
on
s
o
n
I
m
age
P
r
oc
e
s
s
i
n
g
,
V
o
l
.
16
,
N
o
.
4
,
A
pr
i
l
2
00
7.
[
28]
H
a
nc
he
ng
Y
u,
L
i
Z
ha
o
a
nd
H
a
i
x
i
a
n
W
a
ng
,
“
A
n
E
f
f
i
c
i
e
nt
P
r
o
c
e
dur
e
f
o
r
R
e
m
ov
i
ng
R
a
ndo
m
-
V
a
l
ue
I
m
pul
s
e
N
o
s
e
i
n
I
m
a
g
e
”
,
I
E
E
E
Si
g
na
l
P
r
oc
e
s
s
i
n
g
L
e
t
t
e
r
s
,
V
o
l
.
15,
2
008
.
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
T
he
s
t
a
t
i
s
t
i
c
al
ana
l
y
s
i
s
of
r
andom
-
v
al
ue
d
i
m
p
ul
s
e
no
i
s
e
de
t
e
c
t
i
on
t
e
c
hni
que
s
b
as
e
d…
(
V
or
apoj
P
at
anav
i
j
i
t
)
803
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
V
o
r
a
po
j
P
a
t
a
n
a
v
i
j
i
t
r
e
c
e
i
v
e
d
t
he
B
.
E
ng
.
,
M
.
E
ng
.
a
n
d
P
h.
D
.
d
e
g
r
e
e
s
f
r
o
m
t
he
D
e
p
a
r
t
m
e
n
t
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
t
t
he
C
hul
a
l
o
ng
ko
r
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
B
a
ng
kok,
T
h
a
i
l
a
n
d,
i
n
1
994
,
199
7
a
n
d
2007
r
e
s
p
e
c
t
i
v
e
l
y
.
H
e
ha
s
s
e
r
v
e
d
a
s
a
f
ul
l
-
t
i
m
e
l
e
c
t
ur
e
r
a
t
D
e
p
a
r
t
m
e
nt
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
A
s
s
um
pt
i
o
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
s
i
nc
e
199
8
w
he
r
e
h
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
n
A
s
s
oc
i
a
t
e
P
r
o
f
e
s
s
o
r
.
H
e
ha
s
a
ut
ho
r
e
d
a
nd
c
o
-
a
ut
ho
r
e
d
o
v
e
r
150
na
t
i
o
na
l
/
i
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
pe
e
r
-
r
e
v
i
e
w
e
d
publ
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
D
i
g
i
t
a
l
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
(
D
S
P
)
a
nd
D
i
g
i
t
a
l
I
m
a
ge
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
(
D
I
P
)
.
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
t
he
b
e
s
t
pa
pe
r
a
w
a
r
ds
f
r
o
m
m
a
ny
c
o
n
f
e
r
e
nc
e
s
s
uc
h
a
s
I
S
C
I
T
2006,
N
C
I
T
2008,
E
E
C
O
N
-
33
(
201
0)
,
E
E
C
O
N
-
34
(
20
11)
,
E
E
C
O
N
-
35
(
2012
)
a
nd
e
t
c
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
he
i
s
i
nv
i
t
e
d
t
o
be
t
he
g
ue
s
t
s
pe
a
ke
r
a
t
I
W
A
I
T
2014
a
nd
c
o
nt
r
i
bu
t
e
d
t
he
i
nv
i
t
e
d
p
a
pe
r
a
t
i
E
E
C
O
N
201
4.
H
e
h
a
s
s
e
r
v
e
d
a
s
a
T
e
c
hni
c
a
l
P
r
o
g
r
a
m
C
o
m
m
i
t
t
e
e
s
(
T
P
C
)
o
n
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
o
f
E
C
T
I
(
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
/
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
,
C
o
m
put
e
r
,
T
e
l
e
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
ns
a
n
d
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
)
A
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n,
T
ha
i
l
a
nd
s
i
nc
e
20
12
t
o
2015
.
A
s
a
t
e
c
hn
i
c
a
l
r
e
v
i
e
w
e
r
o
f
i
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
j
o
ur
na
l
s
s
i
nc
e
20
06,
he
ha
s
be
e
n
a
s
s
i
g
ne
d
t
o
r
e
v
i
e
w
o
v
e
r
60
j
o
ur
na
l
p
a
pe
r
s
(
i
nd
e
x
e
d
by
I
S
I
)
f
r
o
m
I
E
E
E
T
r
a
ns
a
c
t
i
o
ns
o
n
I
m
a
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
I
E
E
E
J
o
ur
na
l
o
f
S
e
l
e
c
t
e
d
T
o
pi
c
s
i
n
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
(
J
-
S
T
S
P
)
,
I
E
T
i
n
I
m
a
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
(
I
E
E
E
)
,
I
E
E
E
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
L
e
t
t
e
r
s
(
I
E
E
E
)
,
E
U
R
A
S
I
P
J
o
ur
na
l
o
n
A
ppl
i
e
d
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
(
J
A
S
P
)
,
D
i
g
i
t
a
l
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
(
E
l
s
e
v
i
e
r
L
t
d
.
)
,
J
o
ur
na
l
s
o
f
N
e
u
r
o
c
om
put
i
ng
(
E
l
s
e
v
i
e
r
L
t
d.
)
,
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
s
(
E
l
s
e
v
i
e
r
L
t
d.
)
,
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
J
o
ur
na
l
f
o
r
L
i
g
ht
a
nd
E
l
e
c
t
r
o
n
O
pt
i
c
s
(
O
pt
i
k)
(
E
l
s
e
v
i
e
r
L
t
d.
)
,
T
h
e
V
i
s
u
a
l
C
o
m
put
e
r
(
S
p
r
i
ng
e
r
)
,
J
o
ur
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
I
m
a
g
i
ng
(
S
P
I
E
)
,
J
o
u
r
na
l
o
f
O
pt
i
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
(
S
P
I
E
)
,
I
E
I
C
E
J
o
ur
na
l
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
E
xp
r
e
s
s
(
E
L
E
X
)
a
nd
E
C
T
I
T
r
a
ns
a
c
t
i
o
n
s
o
n
C
I
T
(
E
C
T
I
T
ha
i
l
a
n
d)
.
A
s
a
t
e
c
hni
c
a
l
r
e
v
i
e
w
e
r
o
f
ov
e
r
40
i
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
/
na
t
i
o
na
l
c
o
nf
e
r
e
nc
e
s
s
i
n
c
e
2006,
h
e
ha
s
be
e
n
a
s
s
i
g
ne
d
t
o
r
e
v
i
e
w
o
v
e
r
130
p
r
o
c
e
e
di
ng
pa
p
e
r
s
.
H
e
ha
s
p
a
r
t
i
c
i
pa
t
e
d
i
n
m
o
r
e
t
ha
n
8
p
r
o
j
e
c
t
s
a
nd
r
e
s
e
a
r
c
h
pr
o
g
r
a
m
m
e
d
f
unde
d
by
publ
i
c
a
nd
pr
i
v
a
t
e
o
r
g
a
n
i
z
a
t
i
o
ns
.
H
e
w
o
r
ks
i
n
t
he
f
i
e
l
d
o
f
s
i
g
na
l
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
a
nd
m
ul
t
i
di
m
e
ns
i
o
na
l
s
i
g
na
l
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
s
p
e
c
i
a
l
i
z
i
ng
,
i
n
pa
r
t
i
c
ul
a
r
,
o
n
I
m
a
g
e
/
V
i
de
o
R
e
c
o
ns
t
r
u
c
t
i
o
n,
S
R
R
(
S
up
e
r
-
R
e
s
o
l
u
t
i
o
n
R
e
c
o
ns
t
r
uc
t
i
o
n)
,
C
o
m
pr
e
s
s
i
v
e
S
e
ns
i
ng
,
E
nha
nc
e
m
e
n
t
,
F
us
i
o
n,
D
i
g
i
t
a
l
F
i
l
t
e
r
i
ng
,
D
e
no
i
s
i
ng
,
I
nv
e
r
s
e
P
r
o
bl
e
m
s
,
M
o
t
i
o
n
E
s
t
i
m
a
t
i
o
n,
O
pt
i
c
a
l
F
l
o
w
E
s
t
i
m
a
t
i
o
n
a
nd
R
e
g
i
s
t
r
a
t
i
o
n.
K
o
r
nka
m
o
l
T
ha
ku
l
s
uka
na
n
t
r
e
c
e
i
v
e
d
t
he
B
.
E
ng
.
(
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
)
f
r
o
m
A
s
s
um
pt
i
o
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
T
ha
i
l
a
n
d
i
n
199
4,
M
S
c
.
(
T
e
l
e
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
ns
a
nd
C
o
m
put
e
r
N
e
t
w
o
r
k
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
)
f
r
o
m
L
o
ndo
n
S
o
ut
h
B
a
nk
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
U
ni
t
e
d
K
i
ng
do
m
i
n
199
7
a
nd
P
h
.
D
.
(
i
n
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
a
nd
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
)
f
r
o
m
B
r
i
s
t
o
l
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
U
ni
t
e
d
K
i
ng
do
m
i
n
2009
r
e
s
p
e
c
t
i
v
e
l
y
.
S
he
s
e
r
v
e
d
a
s
a
f
u
l
l
-
t
i
m
e
l
e
c
t
u
r
e
r
a
t
F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
nc
e
a
nd
T
e
c
hno
l
o
gy
,
A
s
s
um
pt
i
o
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
s
i
nc
e
1998
unt
i
l
201
4
a
n
d
s
he
h
a
s
s
e
r
v
e
d
a
s
f
ul
l
-
t
i
m
e
l
e
c
t
u
r
e
r
a
t
S
c
ho
o
l
of
M
a
na
g
e
m
e
n
t
a
nd
E
c
o
nom
i
c
s
,
A
s
s
um
pt
i
o
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
w
he
r
e
s
he
ha
s
b
e
e
n
c
ur
r
e
nt
l
y
a
n
A
s
s
i
s
t
a
n
c
e
P
r
o
f
e
s
s
o
r
(
i
n
I
T
)
s
i
nc
e
20
14.
S
he
w
o
r
ks
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
D
i
g
i
t
a
l
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
(
D
S
P
)
a
nd
D
i
g
i
t
a
l
I
m
a
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
(
D
I
P
)
,
s
pe
c
i
a
l
i
z
i
ng
,
i
n
pa
r
t
i
c
ul
a
r
,
o
n
D
i
g
i
t
a
l
I
m
a
g
e
R
e
c
o
ns
t
r
uc
t
i
o
n/
E
nha
nc
e
m
e
nt
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.