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
.
21
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
2021
,
pp
.
47
2~
47
8
IS
S
N
:
25
02
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
21
.i
1
.
pp
47
2
-
478
472
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
st
a
n
d
a
c
c
u
r
a
t
e
p
r
i
m
a
r
y
u
s
e
r
d
e
t
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
r
n
i
n
g
t
e
c
h
n
i
q
u
e
s
f
o
r
c
o
g
n
i
t
i
v
e
r
a
d
i
o
n
e
t
w
o
r
k
s
G.
A.
P
e
th
u
n
ac
h
i
yar
1
,
B.
S
an
k
a
r
ago
m
ath
i
2
1
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
of
C
o
m
put
e
r
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
,
T
h
e
T
a
m
i
l
na
du
D
r
.
A
m
be
d
ka
r
L
a
w
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
I
ndi
a
.
2
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
of
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
a
nd
I
ns
t
r
um
e
n
t
a
t
i
o
n
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
N
a
t
i
o
na
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
C
o
l
l
e
g
e
,
I
ndi
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
A
pr
3
,
20
20
R
e
v
i
s
e
d
J
ul
8
,
20
20
A
c
c
e
pt
e
d
A
ug
1
8
,
20
20
S
pe
c
t
r
um
de
c
i
s
i
o
n
is
an
i
m
po
r
t
a
nt
a
nd
c
r
uc
i
a
l
t
a
s
k
f
o
r
t
he
s
e
c
o
nda
r
y
us
e
r
to
a
v
a
i
l
t
he
u
nl
i
c
e
ns
e
d
s
p
e
c
t
r
um
f
o
r
t
r
a
n
s
m
i
s
s
i
o
n.
M
a
na
g
i
ng
t
he
s
pe
c
t
r
um
is
an
e
f
f
i
c
i
e
nt
o
ne
f
o
r
s
pe
c
t
r
um
s
e
n
s
i
ng
.
D
e
t
e
r
m
i
n
i
ng
t
h
e
p
r
i
m
a
r
y
us
e
r
p
r
e
s
e
nc
e
in
t
he
s
pe
c
t
r
um
is
an
e
s
s
e
n
t
i
a
l
w
o
r
k
f
o
r
us
i
ng
t
h
e
l
i
c
e
n
s
e
d
s
pe
c
t
r
um
of
pr
i
m
a
r
y
us
e
r
.
T
he
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
w
hi
c
h
l
a
c
ks
in
m
a
na
g
i
ng
t
h
e
s
pe
c
t
r
u
m
a
r
e
t
h
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
bo
ut
t
he
pr
i
m
a
r
y
us
e
r
p
r
e
s
e
nc
e
,
a
c
c
ur
a
c
y
in
de
t
e
r
m
i
ni
ng
t
he
e
xi
s
t
e
nc
e
of
us
e
r
in
t
he
s
pe
c
t
r
um
,
t
h
e
c
o
s
t
f
o
r
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
nd
d
i
f
f
i
c
ul
t
in
f
i
ndi
ng
t
he
u
s
e
r
in
l
o
w
s
i
g
na
l
-
to
no
i
s
e
r
a
t
i
o
(
S
N
R
)
v
a
l
u
e
s
.
T
h
e
pr
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
ov
e
r
c
o
m
e
s
t
he
a
bo
v
e
l
i
m
i
t
a
t
i
o
ns
.
In
t
he
pr
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
,
t
he
v
a
r
i
o
us
t
e
c
hni
que
s
of
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
l
i
ke
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
,
s
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
s
,
na
i
v
e
ba
y
e
s
,
e
n
s
e
m
b
l
e
b
a
s
e
d
t
r
e
e
s
,
ne
a
r
e
s
t
n
e
i
g
hbo
ur
’
s
a
n
d
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
a
r
e
u
s
e
d
f
o
r
t
e
s
t
i
ng
t
h
e
a
l
g
o
r
i
t
hm
.
As
a
f
i
r
s
t
s
t
e
p
,
t
h
e
s
pe
c
t
r
um
s
e
ns
i
ng
is
do
ne
in
t
w
o
s
t
a
g
e
s
w
i
t
h
o
r
t
ho
g
o
na
l
f
r
e
que
nc
y
di
v
i
s
i
o
n
m
ul
t
i
p
l
e
x
i
ng
a
nd
e
n
e
r
g
y
de
t
e
c
t
i
o
n
a
l
g
o
r
i
t
hm
at
t
he
v
a
r
i
o
us
v
a
l
ue
s
of
S
N
R
.
T
he
r
e
s
u
l
t
s
g
e
ne
r
a
t
e
d
f
r
o
m
t
he
a
bo
v
e
a
l
g
o
r
i
t
hm
is
us
e
d
f
o
r
da
t
a
b
a
s
e
g
e
ne
r
a
t
i
o
n.
N
e
xt
,
t
he
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
t
e
c
hni
que
s
a
r
e
t
r
a
i
n
e
d
a
n
d
c
om
pa
r
e
d
f
o
r
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
p
r
o
duc
e
d
by
di
f
f
e
r
e
nt
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
w
i
t
h
t
h
e
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
l
i
ke
s
p
e
e
d
,
t
i
m
e
t
a
k
e
n
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
a
nd
a
c
c
ur
a
c
y
in
pr
e
d
i
c
t
i
o
n.
T
he
a
c
c
ur
a
c
y
a
nd
f
i
ndi
ng
t
he
pr
e
s
e
nc
e
of
t
he
us
e
r
in
t
he
s
p
e
c
t
r
u
m
at
l
o
w
S
N
R
v
a
l
ue
s
a
r
e
a
c
hi
e
v
e
d
by
a
l
l
t
he
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
.
T
he
c
o
m
put
a
t
i
o
n
c
o
s
t
of
t
he
a
l
g
o
r
i
t
hm
di
f
f
e
r
s
f
r
o
m
e
a
c
h
o
t
h
e
r
.
A
m
o
n
g
t
he
t
e
s
t
e
d
t
e
c
hn
i
que
s
,
k
-
ne
a
r
e
s
t
ne
i
g
hbo
u
r
(
K
N
N
)
a
l
g
o
r
i
t
hm
p
r
o
duc
e
s
t
h
e
be
t
t
e
r
p
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
in
a
m
i
ni
m
i
z
e
d
t
i
m
e
.
Ke
y
w
or
d
s
:
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
K
-
N
e
a
r
e
s
t
ni
g
h
b
o
r
O
r
t
h
o
go
na
l
F
r
e
que
n
c
y
D
i
v
i
s
i
o
n
M
ul
t
i
pl
e
xi
n
g
P
r
i
m
a
r
y
U
s
e
r
S
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
T
hi
s
is
an
ope
n
ac
c
e
s
s
ar
t
i
c
l
e
u
nde
r
t
he
CC
BY
-
SA
l
i
c
e
ns
e
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
G
.
A
.
P
e
t
h
u
n
a
c
h
i
y
a
r
D
e
pa
rt
m
e
n
t
of
Co
m
put
e
r
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
T
h
e
T
a
m
i
l
na
du
D
r.
A
m
b
e
dka
r
L
a
w
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
Ch
e
nna
i
,
T
a
m
i
l
na
du,
I
ndi
a
E
-
m
a
i
l
:
a
pe
t
hu@
g
m
a
i
l
.
c
o
m
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
In
t
o
da
y
’s
w
i
r
e
l
e
s
s
e
n
v
i
r
o
nm
e
n
t
,
t
h
e
us
a
ge
of
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
o
l
o
gi
e
s
is
ra
pi
dl
y
i
n
c
r
e
a
s
i
n
g
d
a
y
to
da
y
.
T
h
e
s
pe
c
t
r
um
s
c
a
r
c
i
t
y
is
i
n
c
r
e
a
s
e
d
b
e
c
a
us
e
of
t
h
e
w
i
de
us
a
ge
of
w
i
r
e
l
e
s
s
t
e
c
h
n
o
l
o
gi
e
s
.
Co
gn
i
t
i
v
e
r
a
di
o
(CR
)
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
h
a
s
t
h
e
s
o
l
ut
i
o
n
to
t
h
e
s
c
a
r
c
i
t
y
pr
o
b
l
e
m
.
T
h
e
dy
n
a
m
i
c
s
pe
c
t
r
u
m
a
c
c
e
s
s
a
dv
a
n
t
a
ge
s
a
n
d
t
h
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
of
CR
t
e
c
h
n
o
l
o
gy
d
i
s
c
us
s
e
d
[1,
2]
.
T
h
e
r
e
a
r
e
t
w
o
t
y
pe
s
of
us
e
r
s
in
CR
t
e
c
hn
o
l
o
gy
.
T
h
e
l
i
c
e
n
s
e
d
us
e
r
o
t
h
e
r
w
i
s
e
c
a
l
l
e
d
as
t
h
e
p
r
i
m
a
r
y
us
e
r
,
t
h
e
u
n
l
i
c
e
n
s
e
d
us
e
r
is
k
n
o
w
n
as
t
h
e
s
e
c
o
n
da
r
y
us
e
r
w
h
o
c
a
n
us
e
t
h
e
s
pe
c
t
rum
of
a
pri
m
a
r
y
us
e
r
w
i
t
h
o
ut
a
f
f
e
c
t
i
ng
t
h
e
a
c
t
i
v
i
t
y
of
t
h
e
p
r
i
m
a
r
y
us
e
r
.
S
e
c
o
n
da
r
y
us
e
r
s
c
a
n
a
v
a
i
l
t
h
e
s
pe
c
t
r
um
by
s
e
n
s
i
n
g
t
h
e
s
pe
c
t
rum
c
o
n
t
i
nuo
us
l
y
fo
r
de
t
e
c
t
i
n
g
t
h
e
s
pe
c
t
rum
h
o
l
e
s
.
E
n
e
r
gy
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
is
an
e
ff
i
c
i
e
n
t
fo
r
s
pe
c
t
r
um
a
s
s
i
g
n
m
e
n
t
in
CR
.
It
w
o
r
ks
w
e
l
l
in
l
o
w
S
N
R
v
a
l
ue
s
a
n
d
in
t
h
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
as
t
and
ac
c
ur
at
e
pr
i
m
ar
y
us
e
r
de
t
e
c
t
i
on
w
i
t
h
m
ac
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
t
e
c
hn
i
qu
e
s
…
(
G
.
A
.
P
e
t
hu
nac
hi
y
ar
)
473
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
t
h
a
t
ha
s
t
h
e
m
i
n
i
m
u
m
po
w
e
r
.
T
h
e
a
ut
h
o
r
p
r
e
s
e
nt
e
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
s
y
s
t
e
m
by
e
xa
m
i
n
i
n
g
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
of
t
h
e
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
de
t
e
c
t
i
o
n
,
e
rr
o
r
s
t
a
t
i
s
t
i
c
s
a
n
d
t
h
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
f
a
l
s
e
a
l
a
rm
[3]
.
CR
is
an
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
t
c
o
m
m
u
ni
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
in
w
i
r
e
l
e
s
s
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
to
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
of
t
h
e
s
pe
c
t
r
um
by
us
i
n
g
t
h
e
a
v
a
i
l
a
b
l
e
b
a
n
dw
i
dt
h
at
t
h
e
m
a
x
i
m
um
.
T
h
e
main
p
r
o
b
l
e
m
of
t
h
e
s
pe
c
t
ru
m
s
e
ns
i
ng
is
to
de
t
e
c
t
t
he
p
ri
m
a
r
y
us
e
r
p
re
s
e
nc
e
in
t
he
s
pe
c
t
ru
m
.
E
n
e
rgy
de
t
e
c
t
i
o
n
for
t
he
p
ri
m
a
r
y
us
e
r
de
t
e
c
t
i
o
n
is
us
e
d
for
s
pe
c
t
ru
m
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
[4
,
5].
To
o
v
e
r
c
o
m
e
t
h
e
l
i
m
i
t
a
t
i
o
n
of
f
i
xe
d
t
hre
s
h
o
l
d
,
s
pe
c
t
ru
m
s
e
ns
i
ng
w
i
t
h
t
he
a
d
a
pt
i
v
e
t
hre
s
h
o
l
d
is
p
r
e
s
e
nt
e
d
.
A
da
p
t
i
v
e
t
hre
s
h
o
l
d
de
t
e
c
t
s
t
h
e
s
i
g
na
l
at
l
o
w
SNR
ra
t
e
s
[
6]
.
T
he
f
u
nd
a
m
e
nt
a
l
a
nd
i
m
po
rt
a
nt
m
e
c
ha
ni
s
m
of
c
o
gni
t
i
v
e
r
a
d
i
o
n
e
t
w
o
rk
s
(CR
N
)
is
to
s
e
n
s
e
t
h
e
s
pe
c
t
ru
m
.
T
he
a
u
t
h
o
r
e
x
p
l
a
i
n
e
d
t
he
s
pe
c
t
ru
m
s
e
ns
i
ng
w
i
t
h
a
d
di
t
i
v
e
w
hi
t
e
g
a
us
s
i
a
n
n
o
i
s
e
(A
W
G
N
)
o
v
e
r
t
he
f
a
d
i
ng
c
ha
nne
l
s
.
T
he
s
t
e
ps
i
n
v
o
l
v
e
d
in
s
e
t
t
i
ng
t
he
t
hre
s
h
o
l
d
f
o
r
t
h
e
s
pe
c
t
ru
m
s
e
n
s
i
ng
is
a
na
l
y
z
e
d
[
7]
.
T
he
ne
w
a
l
go
ri
t
hm
f
o
r
a
d
a
p
t
i
v
e
t
hre
s
ho
l
d
de
t
e
rm
i
na
t
i
o
n
is
p
re
s
e
nt
e
d
.
T
h
e
a
u
t
h
o
r
u
s
e
d
t
he
W
e
l
c
h'
s
a
nd
D
i
s
c
r
e
t
e
W
a
v
e
l
e
t
P
a
c
ke
t
T
ra
ns
f
o
rm
e
n
e
rgy
de
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
w
i
t
h
t
h
e
a
d
a
p
t
i
v
e
t
h
r
e
s
h
o
l
d
f
o
r
de
t
e
c
t
i
o
n
of
t
h
e
us
e
r
in
t
h
e
s
pe
c
t
ru
m
[
8]
.
O
F
D
M
b
a
s
e
d
e
n
e
rgy
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
is
us
e
d
in
de
t
e
c
t
i
ng
t
h
e
p
re
s
e
n
c
e
of
t
h
e
us
e
r
in
t
h
e
s
pe
c
t
ru
m
w
i
t
h
t
he
t
i
m
i
ng
o
f
f
s
e
t
.
T
h
e
a
c
c
u
ra
t
e
t
hre
s
h
o
l
d
is
de
t
e
rm
i
ne
d
w
i
t
h
o
u
t
c
a
l
c
ul
a
t
i
ng
t
h
e
t
i
m
i
ng
o
f
f
s
e
t
[9]
.
E
n
e
rgy
de
t
e
c
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
w
i
t
h
A
W
G
N
is
a
d
de
d
to
t
h
e
m
e
a
s
u
re
d
s
i
g
na
l
for
t
ra
ns
m
i
s
s
i
o
n.
It
de
t
e
c
t
s
t
h
e
s
i
g
na
l
at
l
o
w
SNR
v
a
l
ue
s
.
T
he
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
de
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
f
a
l
s
e
a
l
a
rm
a
re
a
na
l
y
z
e
d
f
o
r
t
he
d
i
f
f
e
r
e
nt
S
N
R
v
a
l
ue
s
a
nd
f
o
r
t
h
e
d
i
f
f
e
r
e
nt
nu
m
b
e
r
of
s
a
m
p
l
e
s
[1
0]
.
T
he
m
a
c
hi
ne
l
e
a
rni
ng
a
l
go
ri
t
hm
s
is
us
e
d
f
o
r
i
m
p
r
o
v
i
ng
t
he
s
pe
c
t
ru
m
s
e
ns
i
ng
[1
1
-
1
7]
.
A
m
o
ng
t
h
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
rni
ng
a
l
go
ri
t
hm
s
p
r
e
s
c
ri
b
e
d
by
t
h
e
a
u
t
h
o
r,
K
N
N
a
nd
ra
ndo
m
f
o
r
e
s
t
f
o
r
t
he
s
pe
c
t
ru
m
us
a
ge
o
p
po
rt
u
ni
s
t
i
c
a
l
l
y
.
T
he
s
e
a
l
go
ri
t
hm
s
a
re
us
e
d
f
o
r
de
t
e
c
t
i
ng
t
h
e
4G
s
i
g
na
l
for
m
a
ki
ng
us
e
of
t
h
e
s
pe
c
t
ru
m
f
o
r
o
t
h
e
r
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
.
T
he
e
n
s
e
m
b
l
e
a
l
go
ri
t
hm
s
w
i
t
h
m
a
c
hi
ne
l
e
a
rni
ng
t
e
c
hni
q
ue
s
a
r
e
u
s
e
d
for
t
ra
i
ni
ng
a
nd
de
t
e
c
t
i
ng
t
h
e
P
ri
m
a
r
y
us
e
r
s
i
g
n
a
l
.
S
u
ppo
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
s
(S
V
M
)
a
nd
ne
u
ra
l
ne
t
w
o
r
k
s
a
re
a
l
s
o
us
e
d
for
a
na
l
y
s
i
s
.
T
h
e
i
m
po
rt
a
n
c
e
of
c
o
g
ni
t
i
v
e
ra
d
i
o
n
e
t
w
o
rks
a
nd
i
t
s
a
p
p
l
i
c
a
t
i
o
ns
in
v
a
ri
o
us
f
i
e
l
ds
a
r
e
d
i
s
c
us
s
e
d
by
t
h
e
a
u
t
h
o
r
[
18
-
21
]
.
N
o
n
e
of
t
h
e
a
b
o
v
e
a
l
go
ri
t
hm
s
u
s
e
t
he
e
n
e
rgy
de
t
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
m
a
c
hi
ne
l
e
a
rni
ng
f
o
r
s
pe
c
t
ru
m
s
e
ns
i
ng
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
us
e
s
t
h
e
O
F
D
M
b
a
s
e
d
e
n
e
rgy
de
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
f
o
r
s
pe
c
t
ru
m
s
e
ns
i
ng
a
nd
m
a
c
hi
ne
l
e
a
rni
ng
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
u
s
e
s
t
h
e
d
i
f
f
e
r
e
nt
m
a
c
hi
ne
l
e
a
rni
ng
a
l
go
ri
t
hm
s
w
hi
c
h
g
i
v
e
t
h
e
m
o
r
e
a
c
c
u
ra
c
y
r
e
s
ul
t
s
in
c
o
m
p
a
ri
s
o
n
w
i
t
h
o
t
he
r
s
pe
c
t
ru
m
s
e
ns
i
ng
t
e
c
hni
q
ue
s
.
T
h
e
s
u
pe
r
v
i
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
rni
ng
a
l
go
ri
t
hm
s
c
o
nt
a
i
ns
t
h
e
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
.
In
re
g
re
s
s
i
o
n,
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
g
re
s
s
i
o
n
is
u
s
e
d
f
o
r
de
t
e
c
t
i
ng
t
h
e
p
ri
m
a
r
y
us
e
r
a
nd
in
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
S
V
M
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
,
e
ns
e
m
b
l
e
b
a
s
e
d
t
re
s
s
,
na
i
v
e
b
a
y
e
s
a
nd
K
N
N
a
re
us
e
d
.
T
h
e
c
o
n
t
ri
b
ut
i
o
n
s
of
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
a
r
e
s
um
m
a
ri
z
e
d
as
fo
l
l
ow
s
.
a)
T
h
e
m
e
t
h
o
ds
us
e
d
in
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
a
r
e
m
o
r
e
a
us
p
i
c
i
o
us
t
h
a
n
t
h
e
t
e
c
hni
que
s
w
h
i
c
h
a
r
e
m
e
n
t
i
o
n
e
d
a
b
ov
e
in
s
pe
c
t
r
u
m
s
e
n
s
i
n
g
.
b)
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
de
t
e
c
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
p
r
o
duc
e
s
100%
a
c
c
ura
c
y
in
de
t
e
c
t
i
n
g
t
h
e
p
ri
m
a
r
y
us
e
r
s
i
gna
l
at
t
h
e
l
i
c
e
n
s
e
d
s
pe
c
t
r
um
.
c)
T
h
i
s
s
y
s
t
e
m
us
e
s
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
a
l
go
r
i
t
h
m
s
a
n
d
OFDM
b
a
s
e
d
e
n
e
r
gy
d
e
t
e
c
t
i
o
n
s
i
gna
l
fo
r
i
t
s
de
t
e
c
t
i
o
n
.
d)
D
a
t
a
s
e
t
is
ge
n
e
r
a
t
e
d
b
a
s
e
d
on
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
l
go
r
i
t
hm
a
nd
it
is
us
e
d
for
t
r
a
i
n
i
ng
a
n
d
v
a
l
i
da
t
i
n
g
t
h
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
t
e
c
hni
que
s
.
e)
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
is
a
na
l
y
z
e
d
w
i
t
h
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
of
t
h
e
a
l
go
r
i
t
h
m
a
r
e
c
o
m
pa
r
e
d
b
a
s
e
d
on
t
h
e
s
pe
e
d,
a
c
c
ur
a
c
y
time
t
a
ke
n
for
t
ra
i
ni
n
g
,
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
a
nd
a
r
e
a
u
n
de
r
t
h
e
c
u
r
v
e
(A
U
C).
f)
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
a
s
u
r
e
s
b
a
s
e
d
on
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
a
l
s
o
a
na
l
y
z
e
d
a
n
d
p
r
e
s
e
n
t
e
d
for
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
l
go
ri
t
hm
s
.
g)
A
l
l
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
us
e
d
in
t
hi
s
a
l
go
ri
t
hm
p
r
o
duc
e
s
100%
a
c
c
ur
a
c
y
in
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
is
v
a
r
i
e
d
in
s
pe
e
d
a
n
d
t
i
m
e
.
T
h
e
a
rr
a
nge
m
e
n
t
of
t
h
e
pa
pe
r
is
as
f
o
l
l
ow
s
.
T
h
e
c
o
n
c
e
pt
of
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
rni
n
g
is
p
r
e
s
e
nt
e
d
in
S
e
c
t
i
o
n
2
,
S
e
c
t
i
o
n
3
g
i
v
e
s
t
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
us
e
d
for
t
h
e
da
t
a
s
e
t
ge
n
e
ra
t
i
o
n
,
S
e
c
t
i
o
n
4
gi
v
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
a
l
y
s
i
s
of
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
a
n
d
t
h
e
l
o
gi
s
t
i
c
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
a
nd
l
a
s
t
,
t
h
e
p
a
pe
r
is
c
o
n
c
l
ude
d
w
i
t
h
t
h
e
c
o
n
c
l
us
i
o
n
a
nd
f
ut
u
r
e
w
o
r
ks
.
2.
M
A
C
H
I
N
E
LEA
R
N
I
N
G
F
O
R
S
P
EC
TR
U
M
S
EN
S
I
N
G
M
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
a
u
t
o
m
a
t
e
s
a
n
d
a
na
l
y
z
e
s
t
h
e
m
o
de
l
for
l
e
a
rni
n
g
t
h
e
da
t
a
.
It
us
e
s
t
h
e
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
fo
r
l
e
a
rni
n
g
t
h
e
da
t
a
,
p
a
t
t
e
rn
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
m
a
ke
de
c
i
s
i
o
n
s
b
a
s
e
d
on
t
h
e
a
na
l
y
s
i
s
.
T
h
e
r
e
a
r
e
m
a
n
y
t
y
p
e
s
of
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
.
A
m
o
ng
t
h
e
t
y
pe
s
,
s
upe
r
vi
s
e
s
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
a
r
e
m
o
s
t
l
y
us
e
d
by
t
h
e
m
a
n
y
r
e
a
l
t
i
m
e
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
s
.
S
u
p
e
rv
i
s
e
d
l
e
a
r
ni
ng
a
l
g
o
ri
t
h
m
s
ha
v
e
m
a
ny
i
np
u
t
s
a
nd
s
i
ng
l
e
o
u
t
p
u
t
f
ro
m
t
he
i
np
u
t
s
.
I
np
u
t
s
can
be
na
m
e
d
as
Z
(Z
t
a
k
e
s
m
a
ny
i
np
u
t
s
as
Z
1
,
Z
2
,
…
Z
n)
a
nd
l
e
a
r
n
t
he
i
np
u
t
v
a
l
u
e
s
to
p
ro
d
uc
e
t
he
o
u
t
p
u
t
.
H
e
re
,
t
he
o
u
t
p
u
t
is
na
m
e
d
as
X
a
nd
t
he
t
e
c
h
ni
q
u
e
s
of
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
g
o
ri
t
hm
s
a
re
u
s
e
d
to
map
t
he
i
np
u
t
s
to
t
he
o
u
t
p
u
t
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
2021
:
47
2
-
47
8
474
X
=
f
(
Z
)
(1)
T
h
e
a
i
m
of
t
h
e
f
un
c
t
i
o
n
is
to
pr
e
di
c
t
t
h
e
o
ut
put
f
r
o
m
t
h
e
i
n
put
v
a
ri
a
b
l
e
s
a
f
t
e
r
l
e
a
rni
n
g
t
h
e
d
a
t
a
.
T
h
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
s
us
e
d
for
a
n
a
l
y
s
i
s
a
r
e
de
s
c
ri
b
e
d
as
f
o
l
l
ow
s
.
2.
1
.
C
l
as
s
i
fi
c
ati
o
n
al
go
r
i
th
m
s
2.
1
.
1.
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
gh
b
o
r
al
go
r
i
th
m
KNN
is
a
s
i
m
pl
e
a
nd
e
f
f
e
c
t
i
v
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
r
i
t
h
m
.
T
h
e
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
a
r
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
i
nt
o
s
e
v
e
r
a
l
c
a
t
e
go
ri
e
s
a
c
c
o
r
di
ng
to
t
h
e
s
i
z
e
of
t
h
e
v
a
r
i
a
b
l
e
s
in
da
t
a
b
a
s
e
.
D
i
v
i
di
ng
t
h
e
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
i
nt
o
m
a
n
y
c
l
a
s
s
e
s
a
r
e
r
e
f
e
rr
e
d
as
a
m
e
t
h
o
d
of
f
r
e
e
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n.
It
is
m
o
re
s
ui
t
a
b
l
e
for
CR
b
e
c
a
us
e
t
h
e
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
t
h
e
s
i
z
e
us
e
d
in
c
o
gni
t
i
v
e
ra
di
o
a
r
e
l
a
r
ge
a
n
d
it
ha
s
t
h
e
c
a
p
a
b
i
l
i
t
y
to
s
e
pa
ra
t
e
d
a
t
a
i
nt
o
di
f
f
e
r
e
n
t
c
a
t
e
go
ri
e
s
.
KNN
is
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
w
i
t
h
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
s
t
e
ps
.
T
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p
is
to
t
ra
n
s
f
o
r
m
t
h
e
i
n
put
s
i
n
t
o
t
h
e
v
e
c
t
o
r
s
.
T
h
e
m
e
t
h
o
d
w
o
r
ks
by
m
e
a
s
uri
n
g
t
h
e
d
i
s
t
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
v
e
c
t
o
r
s
.
E
uc
l
i
d
e
a
n
di
s
t
a
n
c
e
is
t
h
e
m
o
s
t
l
y
us
e
d
in
c
a
l
c
ul
a
t
i
ng
t
h
e
di
s
t
a
n
c
e
.
If
t
h
e
v
e
c
t
o
r
s
a
r
e
n
a
m
e
d
as
a
a
n
d
b
w
h
e
r
e
a=
{
a
1
,
a
2,
a
3…
a
n
}
a
n
d
b=
{
b
1,
b
2,
…
b
n
}
.
T
h
e
di
s
t
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
v
e
c
t
o
r
s
a
r
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
(
2)
.
(
,
)
=
(
,
)
=
√
∑
(
−
)
2
=
1
(2)
T
h
e
f
o
r
m
ul
a
is
us
e
d
to
de
t
e
rm
i
n
e
t
h
e
di
s
t
a
n
c
e
a
n
d
to
t
e
s
t
t
he
v
a
l
ue
s
in
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
t
h
e
i
nput
po
i
n
t
s
a
r
e
de
t
e
rm
i
n
e
d
a
n
d
s
i
m
i
l
a
r
i
t
y
w
i
t
h
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
a
r
e
i
de
nt
i
f
i
e
d.
T
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
is
do
n
e
a
c
c
o
r
di
n
g
to
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
.
2.
1
.
2.
S
u
p
p
o
r
t
v
e
c
to
r
m
ac
h
i
n
e
s
SVM
t
r
a
n
s
f
o
r
m
s
t
h
e
i
n
put
d
a
t
a
i
nt
o
t
h
e
n
e
e
de
d
f
o
r
m
.
T
h
e
ke
rn
e
l
is
us
e
d
w
i
t
h
t
h
e
SVM
for
t
r
a
n
s
f
o
r
m
i
ng
t
h
e
i
nput
.
T
h
e
l
o
w
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
nput
da
t
a
is
c
o
n
v
e
r
t
e
d
i
nt
o
t
h
e
hi
g
h
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
w
i
t
h
t
h
e
h
e
l
p
of
ke
rn
e
l
.
A
ddi
t
i
o
n
of
di
m
e
n
s
i
o
n
for
t
r
a
n
s
f
o
r
m
i
n
g
t
h
e
n
o
n
s
e
pa
r
a
b
l
e
i
nt
o
s
e
pa
ra
b
l
e
c
l
a
s
s
e
s
.
R
ob
us
t
n
e
s
s
,
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
f
l
e
xi
b
i
l
i
t
y
is
pr
o
v
i
de
d
by
SVM
a
l
go
r
i
t
hm
w
i
t
h
t
h
e
ke
rn
e
l
.
F
o
r
de
t
e
rm
i
ni
n
g
t
h
e
l
i
n
e
a
r
ke
rn
e
l
,
t
h
e
do
t
p
r
o
duc
t
b
e
t
w
e
e
n
e
a
c
h
t
w
o
pr
o
duc
t
s
a
r
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
.
T
h
e
p
o
l
y
n
o
m
i
a
l
ke
rn
e
l
is
t
h
e
m
o
r
e
ge
n
e
r
a
l
i
z
e
d
f
o
r
m
of
t
h
e
a
b
o
ve
ke
rn
e
l
a
n
d
it
is
us
e
d
for
d
a
t
a
w
i
t
h
m
o
r
e
n
u
m
b
e
r
of
di
m
e
n
s
i
o
n
s
.
2.
1
.
3.
N
ai
v
e
b
aye
s
B
a
y
e
s
’
t
h
e
o
r
e
m
is
t
h
e
b
a
s
i
s
for
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
a
l
go
r
i
t
hm
.
H
e
re
,
t
h
e
i
n
de
pe
n
de
n
t
a
s
s
um
p
t
i
o
n
s
b
e
t
w
e
e
n
pr
e
di
c
t
o
r
s
a
r
e
c
a
l
c
ul
a
t
e
d.
It
is
c
h
o
s
e
n
b
e
c
a
us
e
of
its
s
i
m
pl
i
c
i
t
y
in
b
ui
l
di
ng
t
h
e
m
o
de
l
,
p
r
o
duc
i
ng
e
f
f
i
c
i
e
n
t
r
e
s
ul
t
s
for
l
a
rge
da
t
a
-
s
e
t
s
a
n
d
its
us
a
ge
of
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
in
i
t
e
ra
t
i
o
n
s
.
T
hi
s
a
l
go
ri
t
hm
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
for
t
h
e
m
o
s
t
of
t
h
e
r
e
a
l
t
i
m
e
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
s
.
F
o
r
a
n
y
c
l
a
s
s
c,
t
h
e
p
r
e
di
c
t
o
r
x
is
t
h
e
i
nde
pe
n
de
n
t
of
all
t
h
e
p
r
e
di
c
t
o
r
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
po
s
t
e
r
i
o
r
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
is
de
t
e
r
m
i
n
e
d
us
i
n
g
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
(3)
.
(
)
=
(
/
)
(
)
(
)
(3)
W
h
e
r
e
P
(c
|
x)
,
P
(c
)
,
P
(
x|
c
)
a
n
d
P
(x)
a
r
e
t
h
e
po
s
t
e
r
i
o
r
p
r
o
ba
b
i
l
i
t
y
,
p
r
i
o
r
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
,
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
pr
e
di
c
t
o
r
a
n
d
p
r
i
o
r
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
pr
e
di
c
t
o
r
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
2.
1
.
4.
En
s
e
m
b
l
e
b
as
e
d
c
l
as
s
i
fi
e
r
T
h
e
n
u
m
b
e
r
of
w
e
a
k
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
a
r
e
c
o
m
b
i
n
e
d
to
ge
n
e
r
a
t
e
t
h
e
e
n
s
e
m
b
l
e
b
a
s
e
d
a
l
go
r
i
t
h
m
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
is
t
r
a
i
n
e
d
by
c
o
m
b
i
n
i
n
g
all
t
h
e
w
e
a
k
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
.
T
h
e
r
e
t
r
a
i
n
i
n
g
of
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
is
a
v
o
i
de
d
by
upda
t
i
n
g
t
h
e
da
t
a
in
t
h
e
s
o
ur
c
e
.
By
c
o
m
b
i
n
i
n
g
a
l
l
t
h
e
w
e
e
k
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
,
t
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
in
a
c
c
ura
c
y
is
i
m
p
r
o
ve
d.
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
a
n
d
e
n
s
e
m
b
l
e
s
t
r
e
e
s
a
r
e
us
e
d
fo
r
t
e
s
t
i
n
g
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
of
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
of
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
is
t
h
e
m
o
s
t
l
y
us
e
d
pow
e
r
f
ul
a
n
d
po
pul
a
r
t
e
c
hn
i
que
for
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
in
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
a
l
go
r
i
t
hm
.
It
is
l
i
ke
t
r
e
e
s
t
ruc
t
u
r
e
w
h
e
r
e
n
o
de
,
b
r
a
n
c
h
a
n
d
l
e
a
f
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
t
e
s
t
on
t
h
e
da
t
a
,
o
ut
c
o
m
e
f
r
o
m
t
h
e
t
e
s
t
e
d
da
t
a
a
nd
c
l
a
s
s
l
a
b
e
l
of
t
h
e
e
a
c
h
a
t
t
r
i
b
ut
e
.
2.
1
.
5.
Lo
gi
s
ti
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
If
t
h
e
o
ut
put
v
a
ri
a
b
l
e
is
r
e
a
l
t
h
e
n
t
h
e
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
can
be
us
e
d.
In
o
ur
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
,
l
o
gi
s
t
i
c
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
us
e
d
w
h
e
n
t
h
e
de
pe
nde
nt
v
a
ri
a
b
l
e
is
of
t
h
e
fo
r
m
b
i
n
a
r
y
.
T
h
e
b
i
n
a
r
y
da
t
a
is
us
e
d
in
t
h
e
o
ut
c
o
m
e
pr
e
di
c
t
o
r
v
a
r
i
a
b
l
e
.
It
f
i
n
ds
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
h
i
p
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
b
i
na
ry
pr
e
di
c
t
o
r
v
a
r
i
a
b
l
e
a
n
d
w
i
t
h
a
l
l
o
t
h
e
r
v
a
ri
a
b
l
e
s
.
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
as
t
and
ac
c
ur
at
e
pr
i
m
ar
y
us
e
r
de
t
e
c
t
i
on
w
i
t
h
m
ac
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
t
e
c
hn
i
qu
e
s
…
(
G
.
A
.
P
e
t
hu
nac
hi
y
ar
)
475
3.
P
R
O
P
O
S
ED
A
LG
O
R
I
T
H
M
F
O
R
D
A
TA
S
ET
G
EN
ER
A
TI
O
N
T
h
e
s
t
e
ps
i
n
v
o
l
ve
d
in
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
t
h
e
da
t
a
s
e
t
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
for
a
na
l
y
s
i
s
a
r
e
as
f
o
l
l
o
w
s
.
1)
S
e
l
e
c
t
i
o
n
of
s
i
gna
l
t
o
n
o
i
s
e
ra
t
i
o
.
T
h
e
us
e
r
can
s
e
l
e
c
t
a
n
y
S
N
R
v
a
l
ue
s
t
a
rt
i
ng
f
r
o
m
-
15
dB
for
ge
n
e
ra
t
i
ng
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
.
B
e
c
a
us
e
t
h
e
a
l
go
ri
t
hm
p
r
o
duc
e
d
h
e
r
e
a
c
h
i
e
v
e
s
t
h
e
a
c
c
ur
a
t
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
de
t
e
c
t
i
n
g
t
h
e
p
r
i
m
a
r
y
us
e
r
f
r
o
m
a
n
y
SNR
v
a
l
ue
s
t
a
r
t
i
n
g
f
r
o
m
-
15
dB
.
In
[22]
,
t
h
e
a
u
t
h
o
r
p
r
e
s
e
n
t
e
d
t
h
e
b
l
i
nd
s
pe
c
t
r
um
s
e
n
s
i
n
g
m
e
t
h
o
d
for
t
h
e
p
ri
m
a
r
y
us
e
r
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
hi
s
a
l
go
ri
t
hm
p
r
o
v
i
de
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
a
b
o
ve
90%
f
r
o
m
t
h
e
SNR
v
a
l
ue
-
3
dB
.
Co
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
t
hi
s
,
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
l
go
r
i
t
hm
s
h
o
w
s
t
h
e
b
e
t
t
e
r
r
e
s
ul
t
s
e
v
e
n
in
SNR
v
a
l
ue
-
15dB
.
2)
N
um
b
e
r
of
It
e
ra
t
i
o
n
s
T
h
e
n
um
b
e
r
of
i
t
e
r
a
t
i
o
n
s
c
h
o
s
e
n
for
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
ge
n
e
ra
t
i
o
n
is
100
.
With
t
h
e
m
i
n
i
m
um
n
u
m
b
e
r
of
i
t
e
ra
t
i
o
n
s
da
t
a
s
e
t
a
r
e
ge
n
e
ra
t
e
d,
3)
M
o
dul
a
t
i
o
n
t
y
p
e
T
h
e
m
o
dul
a
t
i
o
n
t
y
pe
us
e
d
is
qua
d
ra
t
u
r
e
p
ha
s
e
s
hi
f
t
ke
y
i
n
g
(
Q
P
S
K
).
T
h
e
m
o
dul
a
t
i
o
n
t
y
pe
c
a
n
be
a
n
y
o
n
e
of
t
h
e
b
a
s
e
p
h
a
s
e
s
hi
f
t
ke
y
i
n
g
a
n
d
qua
d
ra
t
u
r
e
a
m
p
l
i
t
ude
m
o
dul
a
t
i
o
n.
4)
S
i
g
n
a
l
g
e
n
e
r
a
t
i
o
n
us
i
ng
OFDM
a)
S
i
g
n
a
l
=
O
F
D
M
(
M
o
dul
a
t
i
o
n
T
y
pe
)
b)
Ca
l
c
ul
a
t
i
o
n
of
t
h
e
po
w
e
r
of
t
h
e
s
i
g
n
a
l
c)
L
i
n
e
a
r
SNR
c
a
l
c
ul
a
t
i
o
n
for
t
h
e
g
i
v
e
n
SNR
d)
N
o
i
s
e
V
a
r
i
a
n
c
e
for
OFDM
s
i
g
na
l
w
i
t
h
l
i
n
e
a
r
SNR
5)
S
i
g
n
a
l
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
us
i
ng
e
n
e
r
gy
de
t
e
c
t
i
o
n
a)
N
o
i
s
e
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
f
r
o
m
n
o
i
s
e
v
a
ri
a
n
c
e
b)
S
i
g
n
a
l
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
l
i
n
e
a
r
SNR
c)
A
dd
A
W
G
N
to
t
h
e
ge
n
e
ra
t
e
d
S
i
g
na
l
d)
A
dd
s
i
g
na
l
a
nd
n
o
i
s
e
to
t
r
a
n
s
m
i
t
t
h
e
s
i
g
na
l
6)
E
n
e
rgy
a
n
d
t
hr
e
s
h
o
l
d
de
t
e
rm
i
na
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
ge
n
e
r
a
t
e
d
s
i
g
na
l
7)
Co
m
pa
r
e
e
n
e
r
gy
a
n
d
t
hr
e
s
h
o
l
d
for
de
t
e
c
t
i
n
g
t
h
e
p
r
e
s
e
n
c
e
of
pri
m
a
r
y
us
e
r
a
t
t
h
e
s
pe
c
t
r
um
8)
P
r
i
nt
t
h
e
v
a
l
ue
of
S
i
gna
l
,
N
o
i
s
e
,
P
f
,
P
d,
e
n
e
r
gy
a
n
d
t
hr
e
s
h
o
l
d
a
n
d
c
o
n
c
a
t
e
n
a
t
e
a
l
l
t
h
e
v
a
l
ue
s
to
m
a
ke
it
as
a
D
a
t
a
b
a
s
e
.
9)
go
t
o
S
t
e
p
1
for
upd
a
t
i
n
g
t
h
e
SNR
v
a
l
ue
.
10)
If
s
i
gn
a
l
is
n
e
ga
t
i
v
e
t
h
e
n
it
is
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
0
for
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
ha
t
t
h
e
p
r
i
m
a
r
y
us
e
r
is
a
b
s
e
n
t
in
t
h
e
s
pe
c
t
r
um
.
11)
If
s
i
gna
l
a
nd
n
o
i
s
e
is
po
s
i
t
i
v
e
t
h
e
n
t
h
e
p
ri
m
a
r
y
us
e
r
is
P
r
e
s
e
nt
a
n
d
it
is
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
1.
12)
If
n
o
i
s
e
is
n
e
ga
t
i
v
e
a
nd
s
i
g
n
a
l
is
po
s
i
t
i
v
e
t
h
e
n
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
pr
i
m
a
r
y
us
e
r
is
pr
e
s
e
n
t
a
n
d
it
is
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
1
13)
If
bo
t
h
s
i
g
n
a
l
a
n
d
n
o
i
s
e
a
r
e
n
e
g
a
t
i
v
e
t
h
e
n
s
pe
c
t
r
u
m
is
a
v
a
i
l
a
b
l
e
for
s
e
c
o
n
da
r
y
us
e
r
us
a
ge
.
14)
D
a
t
a
b
a
s
e
is
o
pt
i
m
i
z
e
d
b
a
s
e
d
on
t
h
e
s
t
e
ps
f
r
o
m
s
t
e
p10
to
s
t
e
p
13.
4.
R
ES
U
LTS
AND
DISCUSSIO
N
T
h
e
da
t
a
s
e
t
is
ge
n
e
ra
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
a
b
o
ve
a
l
go
r
i
t
hm
.
D
a
t
a
s
e
t
w
i
t
h
5000
r
e
c
o
r
ds
a
r
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
fo
r
ob
t
a
i
n
i
ng
t
h
e
pe
r
f
o
rm
a
n
c
e
m
e
a
s
u
r
e
s
of
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
.
D
a
t
a
s
e
t
is
di
v
i
de
d
i
n
t
o
70%
a
n
d
30
%
for
t
r
a
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
T
a
b
l
e
1
d
e
s
c
r
i
b
e
s
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
us
e
d
in
t
h
e
p
ri
m
a
r
y
u
s
e
r
pr
e
di
c
t
i
o
n
.
F
o
r
t
r
a
i
ni
n
g
3500
r
e
c
o
r
ds
a
r
e
us
e
d.
T
ra
i
n
e
d
m
o
de
l
is
us
e
d
fo
r
v
a
l
i
da
t
i
o
n.
T
e
s
t
i
n
g
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
t
ra
i
n
e
d
m
o
de
l
,
15
00
r
e
c
o
r
ds
a
r
e
us
e
d
for
v
a
l
i
da
t
i
o
n
.
T
h
e
pa
ra
m
e
t
e
r
s
us
e
d
in
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
in
T
a
b
l
e
1.
T
a
b
l
e
1
.
P
a
ra
m
e
t
e
r
s
us
e
d
in
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
F
i
e
l
d
N
a
m
e
F
i
e
l
d
D
e
s
c
ri
p
t
i
o
n
S
i
g
n
a
l
N
o
i
s
e
PF
PD
E
n
e
r
g
y
T
h
re
s
h
o
l
d
S
i
g
n
a
l
_
O
p
t
N
o
i
s
e
_
O
p
t
PU
T
h
e
v
a
l
u
e
of
t
h
e
s
i
g
n
a
l
N
o
i
s
e
in
t
h
e
s
i
g
n
a
l
P
ro
b
a
b
i
l
i
t
y
of
F
a
l
s
e
A
l
a
rm
P
ro
b
a
b
i
l
i
t
y
of
D
e
t
e
c
t
i
o
n
E
n
e
r
g
y
l
e
v
e
l
in
t
h
e
s
i
g
n
a
l
T
h
re
s
h
o
l
d
fo
r
t
h
e
g
e
n
e
ra
t
e
d
s
i
g
n
a
l
O
p
t
i
m
i
z
e
d
S
i
g
n
a
l
V
a
l
u
e
O
p
t
i
m
i
z
e
d
N
o
i
s
e
V
a
l
u
e
P
ri
m
a
ry
U
s
e
r
P
re
s
e
n
c
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
2021
:
47
2
-
47
8
476
4.
1
.
C
o
n
f
u
s
i
o
n
m
atr
i
x
Co
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
is
us
e
d
as
an
e
ff
i
c
i
e
n
t
m
e
a
s
u
ri
n
g
p
a
ra
m
e
t
e
r
for
ge
t
t
i
n
g
t
h
e
m
e
a
s
u
r
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
v
a
l
ue
s
of
t
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
us
e
d.
T
a
b
l
e
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
of
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
t
ri
x
is
de
s
c
ri
b
e
d
in
T
a
b
l
e
2.
F
o
r
t
r
a
i
n
i
ng
3500
r
e
c
o
r
ds
a
r
e
us
e
d.
T
r
a
i
n
e
d
m
o
de
l
is
us
e
d
for
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n.
T
e
s
t
i
ng
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
t
ra
i
n
e
d
m
o
de
l
,
1500
r
e
c
o
r
ds
a
r
e
us
e
d
for
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n.
Co
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
is
us
e
d
as
an
e
ff
i
c
i
e
n
t
m
e
a
s
u
r
i
ng
p
a
ra
m
e
t
e
r
for
ge
t
t
i
n
g
t
h
e
m
e
a
s
u
r
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
v
a
l
ue
s
of
t
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
us
e
d.
T
a
b
l
e
2
.
Co
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
O
b
s
e
rv
a
t
i
o
n
s
P
re
d
i
c
t
e
d
(1
)
P
re
d
i
c
t
e
d
(0
)
A
c
t
u
a
l
(1
)
TP
FN
A
c
t
u
a
l
(0
)
FP
TN
W
h
e
r
e
P
s
t
a
n
ds
for
P
o
s
i
t
i
v
e
a
nd
N
s
t
a
nds
for
N
e
ga
t
i
v
e
T
r
ue
P
o
s
i
t
i
v
e
(T
P
):
B
o
t
h
t
h
e
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
a
n
d
P
r
e
di
c
t
e
d
is
T
r
ue
T
r
ue
N
e
ga
t
i
v
e
(T
N
):
B
o
t
h
t
h
e
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
a
n
d
P
r
e
di
c
t
e
d
is
T
r
ue
F
a
l
s
e
N
e
ga
t
i
v
e
(F
N
):
P
r
e
di
c
t
e
d
n
e
ga
t
i
v
e
for
t
h
e
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
po
s
i
t
i
v
e
F
a
l
s
e
P
o
s
i
t
i
v
e
(F
P
):
P
r
e
di
c
t
e
d
po
s
i
t
i
v
e
fo
r
t
h
e
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
n
e
ga
t
i
v
e
Co
n
f
us
i
o
n
M
a
t
r
i
x
o
b
t
a
i
n
e
d
for
t
h
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
KNN,
SVM,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
,
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
a
n
d
L
i
n
e
a
r
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
r
e
de
pi
c
t
e
d
in
T
a
b
l
e
3.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
of
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
o
ut
pe
r
fo
r
m
s
a
l
l
o
t
h
e
r
a
l
go
ri
t
hm
s
p
r
e
s
e
n
t
e
d
in
[23
-
25
].
T
a
b
l
e
3
.
Co
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
of
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
,
na
i
v
e
b
a
y
e
s
,
KNN,
SVM
a
n
d
l
o
gi
s
t
i
c
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
N
u
m
b
e
r
of
O
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
=
1
5
0
0
P
re
d
i
c
t
e
d
(1
)
P
re
d
i
c
t
e
d
(0
)
A
c
t
u
a
l
(1
)
744
0
A
c
t
u
a
l
(0
)
0
756
4.
2
.
C
om
p
u
tati
o
n
al
c
o
s
t
of
al
go
r
i
th
m
s
T
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
c
o
s
t
of
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
pe
e
d,
t
ra
i
ni
n
g
t
i
m
e
,
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
a
r
e
de
t
e
rm
i
n
e
d
us
i
n
g
di
f
fe
r
e
nt
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
a
s
u
r
e
s
of
all
t
h
e
a
l
go
r
i
t
h
m
s
e
xc
e
pt
KNN
a
r
e
de
s
c
r
i
b
e
d
in
T
a
b
l
e
4.
T
h
e
a
c
c
ura
c
y
r
a
t
e
p
r
o
duc
e
d
by
all
t
h
e
a
l
go
ri
t
hm
s
e
xc
e
pt
e
n
s
e
m
b
l
e
b
oo
s
t
e
d
t
r
e
e
s
is
100%.
F
o
r
e
n
s
e
m
b
l
e
b
oo
s
t
e
d
t
r
e
e
s
,
it
p
r
o
duc
e
s
o
n
l
y
50.
4
%
a
c
c
ur
a
c
y
.
It
f
a
i
l
s
to
p
r
e
di
c
t
t
h
e
n
e
g
a
t
i
v
e
r
e
s
ul
t
s
.
T
h
e
n
e
ga
t
i
v
e
r
e
s
ul
t
s
a
r
e
p
r
e
di
c
t
e
d
as
po
s
i
t
i
v
e
.
A
m
o
n
g
a
l
l
t
he
a
l
go
ri
t
hm
s
,
t
h
e
KNN
p
r
o
duc
e
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
w
i
t
h
100%
a
c
c
u
r
a
c
y
in
m
i
ni
m
um
t
i
m
e
.
T
h
e
KNN
r
e
s
ul
t
s
for
t
h
e
d
i
f
fe
r
e
n
t
n
e
i
g
h
b
o
ur
v
a
l
ue
s
a
r
e
a
l
s
o
c
o
n
s
i
de
r
e
d
fo
r
a
n
a
l
y
s
i
s
.
W
e
i
gh
t
e
d
KNN
is
an
i
m
p
r
o
v
e
d
ve
r
s
i
o
n
of
KNN.
It
de
pe
n
ds
of
t
h
e
n
um
b
e
r
of
n
e
i
gh
b
o
ur
s
.
If
n
um
b
e
r
of
n
e
i
gh
b
o
ur
s
is
s
m
a
l
l
,
t
h
e
n
it
r
e
s
ul
t
s
in
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
t
h
e
e
rro
r
s
in
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
.
O
t
h
e
r
w
i
s
e
,
t
h
e
r
e
is
a
c
h
a
n
c
e
of
h
a
v
i
n
g
v
a
l
ue
s
f
r
o
m
o
t
h
e
r
c
l
a
s
s
e
s
in
p
r
e
di
c
t
i
o
n
.
T
he
r
e
s
ul
t
s
of
KNN
w
i
t
h
d
i
f
fe
r
e
nt
n
e
i
g
h
b
o
ur
v
a
l
ue
s
a
r
e
pl
a
c
e
d
in
T
a
b
l
e
5.
T
a
b
l
e
4
.
Co
m
pu
t
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
of
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
t
e
c
hn
i
q
ue
s
e
xc
e
pt
KNN
N
a
m
e
of
t
h
e
A
l
g
o
ri
t
h
m
A
c
c
u
ra
c
y
P
re
d
i
c
t
i
o
n
S
p
e
e
d
T
ra
i
n
i
n
g
T
i
m
e
D
e
c
i
s
i
o
n
T
re
e
s
100%
~
2
6
0
0
0
o
b
s
/
s
e
c
4
.
7
2
3
7
s
e
c
E
n
s
e
m
b
l
e
Ba
g
g
e
d
T
re
e
s
100%
~
2
6
0
0
0
o
b
s
/
s
e
c
4
.
7
2
3
7
s
e
c
E
n
s
e
m
b
l
e
B
o
o
s
t
e
d
T
r
e
e
s
5
0
.
4
%
~
7
2
0
0
0
o
b
s
/
s
e
c
1
2
.
2
2
s
e
c
N
a
i
v
e
Ba
y
e
s
100%
~
9
3
0
o
b
s
/
s
e
c
1
3
.
6
0
7
s
e
c
S
V
M
100%
~
1
9
0
0
0
o
b
s
/
s
e
c
9
.
9
6
3
2
s
e
c
L
o
g
i
s
t
i
c
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
100%
~
2
7
0
0
0
o
b
s
/
s
e
c
2
7
.
1
2
4
s
e
c
T
a
b
l
e
5
.
Co
m
pu
t
a
t
i
o
n
a
l
co
s
t
of
w
e
i
gh
t
e
d
KNN
w
i
t
h
e
uc
l
i
de
a
n
d
i
s
t
a
n
c
e
N
u
m
b
e
r
of
N
e
i
g
h
b
o
rs
D
i
s
t
a
n
c
e
W
e
i
g
h
t
A
c
c
u
ra
c
y
P
re
d
i
c
t
i
o
n
S
p
e
e
d
T
ra
i
n
i
n
g
T
i
m
e
5
S
q
u
a
r
e
d
In
v
e
r
s
e
100%
~
2
7
0
0
0
o
b
s
/
s
e
c
2
.
5
8
s
e
c
10
S
q
u
a
r
e
d
In
v
e
r
s
e
100%
~
2
0
0
0
0
o
b
s
/
s
e
c
1
.
5
1
1
5
s
e
c
20
S
q
u
a
r
e
d
In
v
e
r
s
e
100%
~
1
1
0
0
0
o
b
s
/
s
e
c
1
.
5
7
6
9
s
e
c
5
In
v
e
r
s
e
100%
~
2
9
0
0
0
o
b
s
/
s
e
c
1
.
5
6
8
4
s
e
c
10
In
v
e
r
s
e
100%
~
2
7
0
0
0
o
b
s
/
s
e
c
1
.
5
6
4
8
s
e
c
20
In
v
e
r
s
e
100%
~
1
8
0
0
0
o
b
s
/
s
e
1
.
4
7
7
5
s
e
c
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
as
t
and
ac
c
ur
at
e
pr
i
m
ar
y
us
e
r
de
t
e
c
t
i
on
w
i
t
h
m
ac
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
t
e
c
hn
i
qu
e
s
…
(
G
.
A
.
P
e
t
hu
nac
hi
y
ar
)
477
4.
3
.
A
r
e
a
u
n
d
e
r
th
e
c
u
r
v
e
(A
U
C
)
O
n
e
of
t
h
e
c
o
m
m
o
n
l
y
us
e
d
m
e
t
h
o
ds
of
m
e
a
s
ur
i
ng
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
of
t
h
e
m
o
de
l
is
A
U
C.
T
h
e
v
a
l
ue
of
A
U
C
is
f
r
o
m
0.
5
to
1.
0
.
0
.
5
de
n
o
t
e
s
t
h
e
no
di
s
c
r
i
m
i
na
t
i
o
n
f
or
t
h
e
p
r
e
d
i
c
t
o
r
s
.
If
A
U
C
l
i
e
s
b
e
t
w
e
e
n
0.
7
a
n
d
0
.
8
t
h
e
n
t
h
e
m
o
de
l
is
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
a
c
c
e
pt
a
b
l
e
.
If
t
h
e
v
a
l
ue
s
a
r
e
b
e
t
w
e
e
n
0.
8
a
n
d
0
.
9
t
h
e
n
t
h
e
m
o
de
l
is
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
t
h
e
b
e
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
m
o
de
l
.
If
t
h
e
v
a
l
ue
is
a
bov
e
0.
9
t
h
e
n
t
he
pe
r
fo
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
m
o
de
l
is
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
t
h
e
e
xc
e
l
l
e
n
t
a
n
d
it
is
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
t
h
e
c
o
r
r
e
c
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
m
o
de
l
fo
r
t
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
da
t
a
s
e
t
.
A
U
C
of
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
is
di
s
pl
a
y
e
d
in
F
i
gu
r
e
1.
F
i
gu
r
e
1
.
A
r
e
a
u
n
de
r
t
h
e
c
u
r
v
e
for
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
s
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
S
AND
F
U
TU
R
E
W
O
R
K
In
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
,
t
h
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
b
a
s
e
d
s
pe
c
t
r
u
m
s
e
n
s
i
n
g
is
us
e
d.
It
is
an
e
s
s
e
n
t
i
a
l
fo
r
c
o
gn
i
t
i
v
e
ra
di
o
n
e
t
w
o
r
ks
t
o
de
t
e
c
t
t
h
e
p
r
e
s
e
n
c
e
of
t
h
e
pri
m
a
r
y
us
e
r
i
n
l
o
w
s
i
gn
a
l
t
o
n
o
i
s
e
r
a
t
i
o
v
a
l
ue
s
.
D
a
t
a
s
e
t
is
ge
n
e
ra
t
e
d
for
t
h
e
l
o
w
S
N
R
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
da
t
a
a
r
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
a
c
c
o
r
di
n
g
to
t
h
e
p
r
e
s
e
n
c
e
of
t
h
e
p
r
i
m
a
r
y
us
e
r
.
To
t
ra
i
n
a
nd
v
a
l
i
d
a
t
e
t
h
e
m
o
de
l
,
t
ra
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
s
e
t
is
ge
n
e
r
a
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
.
K
N
N
,
SVM,
na
i
v
e
b
a
y
e
s
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
,
e
n
s
e
m
b
l
e
b
a
s
e
d
t
r
e
e
s
a
nd
l
o
gi
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
r
e
us
e
d
in
a
n
a
l
y
s
i
s
by
e
xt
r
a
c
t
i
ng
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
of
t
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
di
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
m
o
de
l
.
Co
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
,
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
c
o
s
t
a
n
d
a
r
e
a
u
n
de
r
t
h
e
c
ur
v
e
a
r
e
us
e
d
to
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
s
of
t
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
s
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
s
h
o
w
t
ha
t
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
a
l
l
o
t
h
e
r
a
l
go
r
i
t
hm
s
in
p
r
e
di
c
t
i
n
g
t
h
e
p
r
e
s
e
n
c
e
of
t
h
e
p
r
i
m
a
r
y
us
e
r
.
As
a
f
ut
u
r
e
w
o
r
k,
o
t
h
e
r
s
pe
c
t
r
um
s
e
n
s
i
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
s
can
be
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
d
by
e
xt
r
a
c
t
i
n
g
t
h
e
m
o
r
e
f
e
a
t
u
r
e
s
of
t
h
e
s
i
g
n
a
l
.
H
e
r
e
,
p
r
i
m
a
r
y
us
e
r
p
r
e
s
e
n
c
e
is
c
o
n
s
i
de
r
e
d
for
a
na
l
y
s
i
s
.
T
h
e
de
t
a
i
l
e
d
a
na
l
y
s
i
s
of
c
o
gn
i
t
i
v
e
ra
di
o
n
e
t
w
o
r
ks
can
be
e
xpl
o
r
e
d
by
i
n
c
l
udi
ng
t
h
e
n
u
m
b
e
r
of
pr
i
m
a
r
y
us
e
r
s
a
n
d
s
e
c
o
n
da
r
y
us
e
r
s
in
t
h
e
s
pe
c
t
r
u
m
for
t
h
e
b
e
t
t
e
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
for
t
h
e
b
e
t
t
e
r
ut
i
l
i
z
a
t
i
o
n
of
t
h
e
s
pe
c
t
r
u
m
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
K
o
l
o
dz
y
,
“
S
pe
c
t
r
um
po
l
i
c
y
t
a
s
k
f
o
r
c
e
,
”
R
e
p.
ET
D
o
c
ke
t
02
-
135,
F
e
d
e
r
a
l
C
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
ns
C
o
m
m
i
s
s
i
o
n,
W
a
s
hi
ng
t
o
n,
D
C
,
U
S
A
,
2002
.
[
2]
A
k
y
i
l
di
z
M
V
I
F
,
L
e
e
W
Y
,
M
o
ha
nt
y
S,
“
N
e
X
t
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
dy
na
m
i
c
s
pe
c
t
r
um
a
c
c
e
s
s
c
o
g
ni
t
i
v
e
r
a
d
i
o
w
i
r
e
l
e
s
s
ne
t
w
o
r
k
s
:
a
s
u
r
v
e
y
,
”
C
om
pu
t
e
r
N
e
t
w
or
k
s
J
our
nal
v
o
l
.
50,
no
.
13
,
p
p.
212
7
-
2159
,
2006
.
[
3]
G
ho
s
h,
S
.
K
.
,
M
e
h
e
di
,
J.
&
S
a
m
a
l
,
U
.
C
,
“
S
e
n
s
i
ng
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
of
e
n
e
r
gy
de
t
e
c
t
o
r
in
c
o
g
ni
t
i
v
e
r
a
di
o
N
e
t
w
o
r
ks
,
”
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
j
our
n
al
of
i
n
f
or
m
at
i
on
T
e
c
hno
l
o
gy
,
v
o
l
.
11
,
no
.
4
,
pp
.
773
–
778
,
201
9.
[
4]
P
a
t
e
l
,
e
t
al
,
“
S
pe
c
t
r
um
S
e
ns
i
ng
w
i
t
h
E
ne
r
gy
D
e
t
e
c
t
i
o
n
in
C
o
g
ni
t
i
v
e
R
a
di
o
N
e
t
w
o
r
ks
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
R
e
s
e
ar
c
h
J
our
nal
of
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
T
e
c
hn
ol
ogy
(
I
R
J
E
T
)
,
v
o
l
.
4
,
no
.
3
,
pp
.
1
301
-
1308
,
201
7.
[
5]
P
.
P
a
ndy
a
,
A
.
D
ur
v
e
s
h
a
n
d
N
.
P
a
r
e
k
h,
"
E
ne
r
gy
de
t
e
c
t
i
o
n
b
a
s
e
d
s
pe
c
t
r
um
s
e
ns
i
ng
f
o
r
c
og
ni
t
i
v
e
r
a
d
i
o
ne
t
w
o
r
k,
"
2015
F
i
f
t
h
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
m
un
i
c
a
t
i
on
S
y
s
t
e
m
s
and
N
e
t
w
or
k
T
e
c
hno
l
og
i
e
s
,
G
w
a
l
i
o
r
,
2015
,
pp.
20
1
-
206
.
[
6]
M.
Z.
A
l
o
m
,
T.
K.
G
o
dde
r
,
M.
N.
M
o
r
s
he
d
a
nd
A.
M
a
a
l
i
,
"
E
n
ha
nc
e
d
s
p
e
c
t
r
um
s
e
ns
i
ng
ba
s
e
d
on
E
ne
r
g
y
de
t
e
c
t
i
o
n
in
c
o
g
ni
t
i
v
e
r
a
di
o
ne
t
w
o
r
k
us
i
ng
a
d
a
pt
i
v
e
t
hr
e
s
ho
l
d
,
"
201
7
I
nt
e
r
nat
i
o
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
N
e
t
w
or
k
i
ng
,
S
y
s
t
e
m
s
and
Se
c
ur
i
t
y
(
N
Sy
s
S)
,
pp
.
138
-
14
3
,
20
17
.
[
7]
M
a
hm
o
o
d
A.
,
e
t
al
,
“
E
n
e
r
g
y
de
t
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
f
o
r
s
pe
c
t
r
um
s
e
ns
i
ng
i
n
c
og
ni
t
i
v
e
r
a
d
i
o
:
A
s
ur
v
e
y
,
”
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
our
nal
of
C
om
pu
t
e
r
N
e
t
w
or
k
s
&
C
om
m
un
i
c
a
t
i
ons
(
I
J
C
N
C
)
,
v
o
l
.
4
,
no
.
5,
pp
.
223
-
242
,
201
2
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
2021
:
47
2
-
47
8
478
[
8]
W
a
ng
,
Y.
G
a
o
a
nd
L.
C
u
t
hb
e
r
t
,
"
S
pe
c
t
r
um
s
e
ns
i
ng
us
i
ng
a
d
a
p
t
i
v
e
t
h
r
e
s
ho
l
d
ba
s
e
d
e
ne
r
gy
de
t
e
c
t
i
o
n
f
o
r
O
F
D
M
s
i
g
na
l
s
,
"
20
14
I
E
E
E
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
m
un
i
c
a
t
i
on
S
y
s
t
e
m
s
,
pp.
3
59
-
363
,
2014
.
[
9]
S
hi
,
Z
.
,
et
al
.,
“
I
m
pr
o
v
e
d
s
pe
c
t
r
um
s
e
ns
i
ng
f
o
r
O
F
D
M
c
og
ni
t
i
v
e
r
a
di
o
in
t
he
pr
e
s
e
nc
e
of
t
i
m
i
ng
o
f
f
s
e
t
,
”
J
ou
r
na
l
of
W
i
r
e
l
e
s
s
C
om
m
u
ni
c
at
i
on
s
N
e
t
w
or
k
s
,
v
o
l
.
2014
,
p
.
2
24
,
2
014
,
[
10]
P
e
t
h
una
c
hi
y
a
r
G
.
A
&
S
a
ng
a
r
a
go
m
a
t
hi
B,
“
A
n
I
m
pr
ov
e
d
E
ne
r
gy
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
l
g
o
r
i
t
hm
f
o
r
S
e
pc
t
r
um
S
e
ns
i
ng
in
C
og
ni
i
t
v
e
R
a
d
i
o
N
e
t
w
o
r
ks
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
ou
r
na
l
of
an
al
y
t
i
c
a
l
an
d
e
x
pe
r
i
m
e
nt
al
m
oda
l
ana
l
y
s
i
s
,
2020
[
11]
O
.
P
.
A
w
e
,
Z
.
Z
h
u
a
nd
S
.
L
a
m
bo
t
ha
r
a
n,
"
E
i
g
e
nv
a
l
ue
a
n
d
S
upp
o
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
hi
n
e
T
e
c
hni
que
s
f
o
r
S
pe
c
t
r
um
S
e
ns
i
ng
i
n
C
o
g
ni
t
i
v
e
R
a
d
i
o
N
e
t
w
o
r
ks
,
"
2013
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
T
e
c
hnol
og
i
e
s
and
A
ppl
i
c
at
i
on
s
of
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
ge
nc
e
,
T
a
i
pe
i
,
20
13,
p
p.
22
3
-
227
.
[
12]
W
a
s
i
l
e
w
s
k
a
,
M
.
,
&
B
o
g
uc
ka
,
H
.
,
“
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
n
i
ng
f
o
r
L
T
E
E
ne
r
g
y
D
e
t
e
c
t
i
o
n
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
I
m
pr
ov
e
m
e
nt
,
”
Se
ns
or
s
,
v
o
l
.
19
,
no
.
19
,
p
.
434
8,
2019
[
13]
D
.
Z
h
a
ng
a
nd
X
.
Z
ha
i
,
"
S
V
M
-
B
a
s
e
d
s
p
e
c
t
r
um
s
e
ns
i
ng
i
n
c
o
g
ni
t
i
v
e
r
a
di
o
,
"
2011
7
t
h
I
n
t
e
r
na
t
i
o
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
W
i
r
e
l
e
s
s
C
om
m
un
i
c
a
t
i
ons
,
N
e
t
w
or
k
i
n
g
and
M
ob
i
l
e
C
om
put
i
ng
,
W
u
ha
n,
2
011
,
pp
.
1
-
4
.
[
14]
Y
.
T
a
ng
,
Q
.
Z
h
a
ng
a
nd
W
.
L
i
n,
"
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
B
a
s
e
d
S
pe
c
t
r
um
S
e
ns
i
ng
M
e
t
ho
d
f
o
r
C
o
g
ni
t
i
v
e
R
a
di
o
,
"
2010
6
t
h
I
n
t
e
r
nat
i
o
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
W
i
r
e
l
e
s
s
C
om
m
uni
c
a
t
i
o
ns
N
e
t
w
or
k
i
ng
a
nd
M
ob
i
l
e
C
om
pu
t
i
ng
(
W
i
C
O
M
)
,
C
he
ng
du,
20
10
,
p
p.
1
-
4
.
[
15]
F
e
ng
Q,
Y
Z
hi
h
ui
a
nd
S
K
e
q
i
n
,
“
S
pe
c
t
r
um
e
nv
i
r
o
nm
e
n
t
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
i
n
c
og
ni
t
i
v
e
r
a
d
i
o
,
”
P
r
o
c
e
di
a
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
,
v
o
l
.
29,
p
p.
41
81
-
4185
,
201
2.
[
16]
H
a
o
z
h
o
u
X
ue
a
nd
F
e
i
f
e
i
G
a
o
,
"
A
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
ba
s
e
d
s
pe
c
t
r
um
-
s
e
ns
i
ng
a
l
g
o
r
i
t
hm
us
i
ng
s
a
m
pl
e
c
o
v
a
r
i
a
nc
e
m
a
t
r
i
x
,
"
201
5
10
t
h
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
m
un
i
c
at
i
on
s
a
nd
N
e
t
w
or
k
i
n
g
i
n
C
h
i
na
(
C
h
i
naC
om
)
,
S
h
a
ng
ha
i
,
2015
,
pp.
4
76
-
480
.
[
17]
H
a
s
s
a
a
n
B
i
n
A
hm
a
d,
“
E
n
s
e
m
b
l
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
b
a
s
e
d
s
pe
c
t
r
um
s
e
ns
i
ng
i
n
c
og
ni
t
i
v
e
r
a
di
o
ne
t
w
o
r
k
s
,
”
W
i
r
e
l
e
s
s
C
om
m
uni
c
at
i
on
s
and
M
ob
i
l
e
C
om
pu
t
i
n
g
,
v
o
l
.
2
019
,
p.
9
2505
62
,
2
0
19.
[
18]
M
i
g
ue
l
T
ube
r
qu
i
a
,
H
a
ns
L
o
pe
z
-
C
ha
v
e
z
,
C
e
s
a
r
H
e
r
na
nd
e
z
,
“
B
i
o
-
i
ns
pi
r
e
d
r
o
ut
e
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
in
c
o
g
ni
t
i
v
e
r
a
di
o
ne
t
w
o
r
k
s
,
”
I
n
t
e
r
nat
i
on
al
J
our
n
al
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
C
om
pu
t
e
r
E
ngi
n
e
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
10
,
no
.
3,
pp
.
309
5
-
3107
,
2020
.
[
19]
T
hi
-
A
nh
H
o
a
ng
,
e
t
al
,
“
S
e
c
ur
i
t
y
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
a
na
l
y
s
i
s
f
o
r
po
w
e
r
do
m
a
i
n
N
O
M
A
e
m
pl
oy
i
n
g
in
c
og
ni
t
i
v
e
r
a
di
o
ne
t
w
o
r
k
s
,
”
B
ul
l
e
t
i
n
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
I
nf
or
m
a
t
i
c
s
,
v
o
l
.
9,
no
.
3,
pp
.
104
6
-
1054
,
2020
.
[
20]
A
nkur
S
K
a
ng
,
R
e
nu
V
i
g
,
“
K
c
o
v
e
r
a
g
e
pr
o
ba
bi
l
i
t
y
of
5G
w
i
r
e
l
e
s
s
c
og
ni
t
i
v
e
r
a
di
o
ne
t
w
o
r
k
u
nde
r
s
h
a
do
w
f
a
di
ng
e
f
f
e
c
ts
,
”
I
n
done
s
i
an
J
o
ur
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
a
nd
I
n
f
o
r
m
a
t
i
c
s
,
v
o
l
.
4,
no
.
3,
pp.
1
81
-
188
,
2016
.
[
21]
A
l
i
S
uz
a
i
n,
e
t
a
l
,
“
M
a
c
h
i
ne
l
e
a
r
ni
ng
b
a
s
e
d
l
i
g
h
t
w
e
i
g
h
t
i
nt
e
r
f
e
r
e
nc
e
m
i
t
i
g
a
t
i
o
n
s
c
he
m
e
f
o
r
w
i
r
e
l
e
s
s
s
e
ns
o
r
ne
t
w
o
r
k
,
”
T
E
L
K
O
M
N
I
K
A
T
e
l
e
c
om
m
u
ni
c
at
i
o
n,
C
om
pu
t
i
ng
,
E
l
e
c
t
r
on
i
c
s
and
C
ont
r
ol
,
v
o
l
.
18
,
no
.
4
,
pp
.
176
2
-
1770
,
202
0
[
22]
K
a
i
Y
a
ng
,
Z
hi
t
a
o
H
ua
ng
,
X
i
a
ng
W
a
ng
,
a
nd
X
u
e
q
i
o
ng
Li
,
“
A
B
l
i
nd
S
p
e
c
t
r
um
S
e
ns
i
ng
M
e
t
ho
d
B
a
s
e
d
on
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
,
”
Se
ns
or
s
,
v
o
l
.
19
,
no
.
10
,
p
.
2270
,
201
9.
[
23]
T
i
a
n
,
J
i
nf
e
ng
,
e
t
al
,
“
A
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
-
e
na
b
l
e
d
s
pe
c
t
r
um
s
e
ns
i
ng
m
e
t
ho
d
f
o
r
O
F
D
M
s
y
s
t
e
m
s
,
”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
t
i
ons
on
V
e
hi
c
ul
ar
T
e
c
hno
l
og
y
,
v
o
l
.
68,
no
.
11
,
pp
.
1137
4
-
11378
,
2019
.
[
24]
J.
G
a
o
,
X.
Y
i
,
C.
Z
ho
ng
,
X.
C
h
e
n
a
n
d
Z.
Z
h
a
ng
,
“
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
f
o
r
S
pe
c
t
r
um
S
e
ns
i
ng
,
"
I
E
E
E
W
i
r
e
l
e
s
s
C
om
m
uni
c
at
i
on
s
L
e
t
t
e
r
s
,
v
o
l
.
8,
no
.
6,
pp
.
1727
-
1
730
,
2019
.
[
25]
H
ur
m
a
t
A
l
i
S
h
a
h
a
nd
I
ns
o
o
K
oo
,”
R
e
l
i
a
b
l
e
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
B
a
s
e
d
S
p
e
c
t
r
um
S
e
ns
i
ng
in
C
o
g
ni
t
i
v
e
R
a
di
o
N
e
t
w
o
r
ks
,
”
W
i
r
e
l
e
s
s
C
om
m
un
i
c
a
t
i
ons
an
d
M
ob
i
l
e
C
om
pu
t
i
ng
,
v
o
l
.
2018
,
p.
59
0609
7
,
20
18
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.