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
.
1
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
20
20
,
pp
.
1
83~
19
0
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
7
.i
1
.
pp183
-
190
183
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
E
l
e
c
t
r
o
c
a
r
d
i
o
g
r
a
m
p
r
o
f
i
l
i
n
g
o
f
m
y
o
c
a
r
d
i
a
l
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
h
i
st
o
r
y
u
si
n
g
M
L
P
a
n
d
HM
L
P
n
e
t
w
o
r
k
s
F
ati
n
S
yah
i
r
ah
A
b
G
an
i
1
,
M
o
h
d
K
h
ai
r
i
N
o
r
d
i
n
2
,
A
h
m
ad
I
h
s
an
M
o
h
d
Y
as
s
i
n
3
,
I
d
n
i
n
P
as
ya
I
b
r
ah
i
m
4
,
M
e
g
at
S
yah
i
r
u
l
A
m
i
n
M
e
g
at
A
l
i
5
1
,
2
,
3
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
,
M
a
l
a
y
s
i
a
4
,
5
M
i
c
r
o
w
a
v
e
R
e
s
e
a
r
c
h
I
ns
t
i
t
u
t
e
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
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
A
pr
30,
201
9
R
e
v
i
s
e
d
J
ul
5
,
2019
A
c
c
e
pt
e
d
J
ul
3
0
,
201
9
N
a
r
r
o
w
i
ng
o
f
c
o
r
o
na
r
y
a
r
t
e
r
i
e
s
c
a
us
e
d
by
c
ho
l
e
s
t
e
r
o
l
de
po
s
i
t
s
de
p
r
i
v
e
s
he
a
r
t
t
i
s
s
u
e
s
o
f
o
x
y
g
e
n.
I
n
pr
o
l
o
ng
e
d
c
o
ndi
t
i
o
ns
,
t
he
s
e
w
i
l
l
r
e
s
ul
t
i
n
m
y
oc
a
r
di
um
i
nf
a
r
c
t
i
o
n.
T
he
pr
e
s
e
nc
e
o
f
da
m
a
g
e
t
i
s
s
ue
s
m
o
di
f
i
e
s
t
he
no
r
m
a
l
s
i
n
us
r
hy
t
hm
a
nd
t
hi
s
c
a
n
b
e
de
t
e
c
t
e
d
us
i
ng
e
l
e
c
t
r
o
c
a
r
d
i
o
g
r
a
m
(
E
C
G
)
.
H
e
nc
e
,
t
hi
s
p
a
pe
r
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
z
e
d
hi
s
t
o
r
y
of
m
y
oc
a
r
di
a
l
i
nf
a
r
c
t
i
o
n
f
r
o
m
s
u
r
v
i
v
o
r
s
us
i
ng
Q
R
S
po
w
e
r
r
a
t
i
o
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
t
he
E
C
G
.
S
u
bs
e
que
n
t
pr
o
f
i
l
i
ng
i
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
u
s
i
ng
m
ul
t
i
l
a
y
e
r
e
d
pe
r
c
e
pt
r
o
n
(
M
L
P
)
a
n
d
hy
br
i
d
m
u
l
t
i
l
a
y
e
r
e
d
pe
r
c
e
pt
r
o
n
(
H
M
L
P
)
ne
t
w
o
r
k
s
.
E
C
G
w
i
t
h
h
i
s
t
o
r
y
o
f
a
nt
e
r
i
o
r
a
nd
i
nf
e
r
i
o
r
i
nf
a
r
c
t
i
o
ns
,
a
l
o
ng
w
i
t
h
he
a
l
t
hy
c
o
nt
r
o
l
s
i
s
o
bt
a
i
ne
d
f
r
o
m
P
T
B
D
i
a
g
no
s
t
i
c
E
C
G
D
a
t
a
ba
s
e
.
T
he
s
i
g
na
l
i
s
i
n
i
t
i
a
l
l
y
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
e
d
a
nd
t
h
e
po
w
e
r
r
a
t
i
o
f
e
a
t
u
r
e
s
a
r
e
e
x
t
r
a
c
t
e
d
f
o
r
l
o
w
-
a
nd
m
i
d
-
f
r
e
q
ue
nc
y
c
o
m
po
ne
nt
s
.
T
he
f
e
a
t
u
r
e
s
a
r
e
t
he
n
us
e
d
a
s
i
npu
t
v
e
c
t
o
r
t
o
t
he
M
L
P
a
nd
H
M
L
P
ne
t
w
o
r
ks
.
T
he
o
pt
i
m
i
z
e
d
M
L
P
ha
s
a
t
t
a
i
ne
d
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
o
f
99.
2%
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
a
nd
98
.
0
%
f
o
r
t
e
s
t
i
ng
.
M
e
a
nw
hi
l
e
,
t
he
o
pt
i
m
i
z
e
d
H
M
L
P
m
a
na
g
e
d
t
o
a
c
hi
e
v
e
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
o
f
99.
4
%
f
o
r
t
r
a
i
n
i
ng
a
nd
97.
8
%
f
o
r
t
e
s
t
i
ng
.
D
e
s
p
i
t
e
t
h
e
s
i
m
i
l
a
r
i
t
i
e
s
i
n
n
e
t
w
o
r
k
p
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
M
L
P
p
r
o
v
i
de
s
a
be
t
t
e
r
a
l
t
e
r
na
t
i
v
e
du
e
t
o
t
he
r
e
duc
e
d
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
r
e
qu
i
r
e
m
e
nt
s
by
a
s
m
uc
h
a
s
3
0%
.
Ke
y
w
or
ds
:
E
l
e
c
t
r
o
c
a
r
di
o
g
r
a
m
H
y
b
r
i
d
m
u
l
t
i
l
a
y
e
r
e
d
pe
r
c
e
pt
r
o
n
M
ul
t
i
l
a
y
e
r
e
d
pe
r
c
e
pt
r
o
n
M
y
o
c
a
r
di
a
l
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
P
ow
e
r
ra
t
i
o
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
:
M
e
ga
t
S
y
a
h
i
rul
A
m
i
n
M
e
ga
t
A
l
i
,
M
i
c
r
o
w
a
ve
R
e
s
e
a
r
c
h
I
n
s
t
i
t
u
t
e
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kn
o
l
o
gi
M
A
R
A
,
40450
S
ha
h
A
l
a
m
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
m
e
ga
t
s
y
a
h
i
r
u
l
@
u
i
t
m
.
e
du
.
m
y
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
A
c
ut
e
m
y
oc
a
r
d
i
a
l
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
i
s
c
a
us
e
d
by
pr
o
l
o
n
ge
d
i
s
c
he
m
i
c
c
o
n
di
t
i
o
n
s
w
h
i
c
h
o
f
t
e
n
r
e
s
ul
t
i
n
n
e
c
r
o
s
i
s
o
f
m
y
o
c
a
r
di
u
m
t
i
s
s
ue
s
.
D
e
l
a
y
i
n
de
l
i
v
e
r
y
of
t
r
e
a
t
m
e
n
t
w
i
l
l
l
e
a
d
t
o
c
a
r
d
i
a
c
a
rr
e
s
t
a
n
d
i
n
m
o
s
t
c
a
s
e
s
,
de
a
t
h
[1
-
2
].
P
r
e
v
i
o
us
l
y
,
s
t
udi
e
s
ha
v
e
e
s
t
a
b
l
i
s
h
e
d
E
CG
pa
t
t
e
rn
f
o
r
p
a
t
i
e
nt
s
w
h
o
s
ur
v
i
v
e
d
m
y
o
c
a
r
di
a
l
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n.
T
h
e
s
e
w
e
r
e
i
ni
t
i
a
l
l
y
gr
o
un
de
d
o
n
t
h
e
n
o
t
i
o
n
t
ha
t
i
m
p
a
i
r
e
d
h
e
a
rt
t
i
s
s
ue
s
w
i
l
l
i
n
duc
e
a
b
n
o
rm
a
l
i
t
i
e
s
t
o
t
h
e
h
e
a
l
t
h
y
s
i
n
us
rh
y
t
hm
[3
-
4]
.
T
h
e
s
e
c
a
n
b
e
de
t
e
c
t
e
d
t
hr
o
ug
h
t
h
e
E
CG
;
a
n
o
n
-
i
n
v
a
s
i
v
e
t
e
c
hn
i
que
f
o
r
r
e
c
o
r
di
n
g
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
of
t
h
e
h
e
a
rt
.
S
uc
h
a
p
p
r
o
a
c
h
i
s
m
a
de
po
s
s
i
b
l
e
t
h
r
o
ug
h
t
h
e
us
e
of
s
pe
c
i
a
l
i
z
e
d
s
i
l
v
e
r
-
c
hl
o
r
i
de
e
l
e
c
t
r
o
de
s
t
ha
t
a
r
e
c
o
nn
e
c
t
e
d
t
o
t
h
e
l
i
m
b
s
;
e
ffe
c
t
i
ve
l
y
fo
r
m
i
n
g
t
h
e
l
e
a
ds
t
h
a
t
r
e
p
r
e
s
e
n
t
t
h
e
f
r
o
n
t
a
l
p
l
a
n
e
o
f
t
h
e
h
e
a
r
t
[5]
.
T
h
e
l
e
a
d
o
ri
e
nt
a
t
i
o
n
s
e
na
b
l
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
a
b
n
o
r
m
a
l
i
t
i
e
s
w
i
t
hi
n
t
h
e
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
c
o
n
duc
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
;
h
e
n
c
e
a
l
l
o
w
i
n
g
a
m
o
r
e
t
a
r
ge
t
e
d
a
n
d
pr
e
c
i
s
e
t
r
e
a
t
m
e
nt
[6].
A
pa
rt
f
r
o
m
m
y
oc
a
r
d
i
a
l
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n,
p
r
e
v
i
o
us
l
y
s
t
udi
e
d
a
rrh
y
t
hm
i
a
s
a
r
e
c
a
rdi
o
m
y
opa
t
h
y
[7
-
8],
p
r
e
m
a
t
u
r
e
v
e
n
t
ri
c
ul
a
r
c
o
n
t
ra
c
t
i
o
n
s
[9
-
10],
a
n
d
b
u
n
d
l
e
b
r
a
n
c
h
b
l
o
c
ks
[11
-
12].
P
a
s
t
s
t
ud
i
e
s
i
n
v
o
l
v
i
n
g
p
r
o
f
i
l
i
n
g
o
f
m
y
oc
a
r
di
a
l
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
hi
s
t
o
r
y
h
a
v
e
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
t
h
e
E
CG
po
w
e
r
ra
t
i
o
f
e
a
t
u
r
e
s
f
r
o
m
b
o
t
h
o
f
t
h
e
f
r
o
n
t
a
l
l
i
m
b
l
e
a
ds
.
T
h
e
s
e
w
e
r
e
b
a
s
e
d
o
n
t
hr
e
e
p
r
e
-
de
f
i
n
e
d
f
r
e
que
n
c
y
c
o
m
po
n
e
n
t
s
o
f
t
h
e
Q
R
S
-
c
o
m
pl
e
x.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
e
ve
r
,
i
n
d
i
c
a
t
e
t
ha
t
o
n
l
y
t
h
e
l
o
w
-
f
r
e
que
n
c
y
(5
-
15
H
z
)
a
n
d
mid
-
f
r
e
que
n
c
y
(15
-
50
H
z
)
z
o
n
e
s
a
r
e
c
a
pa
b
l
e
o
f
di
s
c
r
i
m
i
na
t
i
n
g
h
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
f
r
o
m
E
CG
w
i
t
h
h
i
s
t
o
r
y
of
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
.
1
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
20
20
:
183
-
190
184
a
n
t
e
r
i
o
r
a
n
d
i
n
f
e
r
i
o
r
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
s
w
i
t
h
a
c
c
e
pt
a
b
l
e
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
.
A
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
l
y
s
i
s
h
a
v
e
a
l
s
o
h
i
g
h
l
i
g
h
t
e
d
t
ha
t
t
h
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
b
o
t
h
b
i
po
l
a
r
a
n
d
u
n
i
po
l
a
r
l
i
m
b
l
e
a
ds
y
i
e
l
de
d
s
i
m
i
l
a
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
[13].
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
e
i
t
h
e
r
o
n
e
o
f
t
h
e
l
e
a
d
s
y
s
t
e
m
w
o
ul
d
s
uf
f
i
c
e
fo
r
t
h
e
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
o
f
m
o
r
e
a
dv
a
n
c
e
d
p
r
o
f
i
l
e
m
o
de
l
.
P
r
e
v
i
o
us
l
y
,
h
i
s
t
o
r
y
pr
o
f
i
l
i
ng
ha
s
b
e
e
n
pe
r
f
o
r
m
e
d
us
i
n
g
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k.
T
h
e
i
n
t
e
l
l
i
ge
nt
m
o
de
l
y
i
e
l
de
d
s
a
t
i
s
f
a
c
t
o
r
y
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
us
i
n
g
t
h
e
l
o
w
-
a
n
d
m
i
d
-
f
r
e
que
n
c
y
Q
R
S
pow
e
r
ra
t
i
o
f
e
a
t
ur
e
s
[13
].
M
L
P
i
s
a
dv
a
n
t
a
ge
o
us
a
s
i
t
i
s
a
b
l
e
a
t
l
e
a
rni
n
g
c
o
m
pl
e
x
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
ps
a
n
d
ge
n
e
ra
l
i
z
e
s
s
o
l
ut
i
o
n
f
o
r
a
gi
v
e
n
pr
o
b
l
e
m
[14
-
15]
.
I
n
t
h
e
pa
s
t
,
t
h
e
E
CG
p
r
o
f
i
l
i
n
g
m
o
de
l
w
a
s
o
pt
i
m
i
z
e
d
us
i
n
g
m
o
di
f
i
e
d
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
v
e
a
l
go
r
i
t
hm
w
h
i
c
h
a
s
s
e
s
s
e
s
o
pt
i
m
um
n
u
m
b
e
r
of
h
i
dde
n
n
o
de
s
b
a
s
e
d
o
n
b
e
s
t
a
v
e
r
a
ge
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
a
n
d
m
e
a
n
s
qua
r
e
d
e
rr
o
r
(M
S
E
)
[16
].
T
h
e
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
s
e
t
t
i
n
g
t
h
e
up
pe
r
a
n
d
l
o
w
e
r
bo
un
da
r
y
c
o
n
di
t
i
o
n
s
a
r
e
f
l
a
w
e
d
a
s
i
t
i
s
de
r
i
v
e
d
f
r
o
m
l
i
m
i
t
e
d
a
s
s
um
p
t
i
o
n
s
.
O
f
t
e
n
,
a
b
e
t
t
e
r
a
l
t
e
rna
t
i
v
e
i
n
t
e
rm
s
o
f
n
um
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
o
de
s
i
s
a
t
t
a
i
n
e
d
by
s
e
l
e
c
t
i
n
g
v
a
l
ue
s
b
e
y
o
n
d
t
h
e
ra
n
ge
o
f
c
o
n
v
e
n
t
i
o
na
l
b
o
un
da
r
y
c
o
n
di
t
i
o
n
s
[10
].
S
i
m
i
l
a
r
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
i
s
s
ue
s
a
r
e
a
l
s
o
p
r
e
s
e
n
t
f
o
r
H
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k.
T
h
e
h
y
b
r
i
d
s
t
r
uc
t
u
r
e
i
s
a
n
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
o
f
M
L
P
;
w
i
t
h
pa
r
a
l
l
e
l
w
e
i
gh
t
e
d
c
o
n
n
e
c
t
i
o
n
di
r
e
c
t
l
y
f
r
o
m
i
n
p
ut
a
n
d
t
h
e
o
ut
put
n
o
de
.
S
t
udi
e
s
ha
v
e
s
h
ow
n
t
h
a
t
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
i
s
c
a
pa
b
l
e
of
m
o
de
l
l
i
n
g
l
i
n
e
a
r
a
n
d
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
ps
w
i
t
h
b
e
t
t
e
r
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
M
L
P
.
F
o
r
f
un
c
t
i
o
n
a
ppr
o
xi
m
a
t
i
o
n
pr
o
b
l
e
m
s
h
o
w
e
v
e
r
,
i
t
h
a
s
s
h
o
w
n
t
o
c
o
n
s
um
e
m
o
r
e
t
i
m
e
fo
r
n
e
t
w
o
r
k
t
r
a
i
n
i
ng
[17
-
18]
.
T
o
da
t
e
,
H
M
L
P
h
a
s
y
e
t
t
o
be
i
m
pl
e
m
e
nt
e
d
t
o
pr
o
f
i
l
e
E
CG
w
i
t
h
m
y
oc
a
r
di
a
l
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
h
i
s
t
o
r
y
.
H
e
n
c
e
,
t
hr
e
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
s
h
a
v
e
b
e
e
n
o
ut
l
i
n
e
d
i
n
t
h
i
s
s
t
udy
;
1)
t
o
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
z
e
Q
R
S
po
w
e
r
r
a
t
i
o
f
e
a
t
ur
e
s
fo
r
h
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
,
a
s
w
e
l
l
a
s
E
CG
w
i
t
h
h
i
s
t
o
r
y
of
a
n
t
e
ri
o
r
a
n
d
i
n
f
e
r
i
o
r
m
y
o
c
a
r
di
a
l
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
,
2)
t
o
de
v
e
l
o
p
E
CG
p
r
o
f
i
l
e
m
o
de
l
s
us
i
n
g
M
L
P
a
n
d
H
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k,
a
n
d
3)
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
b
e
s
t
n
e
t
w
o
r
k
m
o
de
l
b
a
s
e
d
o
n
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
nd
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
r
e
qui
r
e
m
e
n
t
s
.
2.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
T
h
e
i
n
i
t
i
a
l
pa
rt
o
f
t
h
e
s
t
ud
y
e
n
c
o
m
pa
s
s
e
s
da
t
a
a
c
qui
s
i
t
i
o
n
,
s
i
g
na
l
p
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
a
s
w
e
l
l
a
s
e
xt
ra
c
t
i
o
n
o
f
l
ow
-
(L
F
-
Q
R
S
)
a
n
d
m
e
d
-
f
r
e
que
n
c
y
(M
F
-
Q
R
S
)
p
ow
e
r
ra
t
i
o
f
e
a
t
ur
e
s
.
S
ub
j
e
c
t
s
a
r
e
t
h
e
n
s
e
gr
e
ga
t
e
d
i
nt
o
c
l
a
s
s
e
s
of
a
n
t
e
r
i
o
r
a
nd
i
n
f
e
ri
o
r
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
hi
s
t
o
r
i
e
s
,
a
s
w
e
l
l
a
s
h
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
s
.
S
ub
s
e
que
n
t
l
y
,
t
h
e
s
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
M
L
P
a
n
d
H
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k
i
s
o
pt
i
m
i
z
e
d
us
i
ng
m
o
di
f
i
e
d
c
o
n
s
t
ruc
t
i
v
e
a
l
go
r
i
t
hm
.
T
h
e
b
e
s
t
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
o
de
s
i
s
i
m
p
l
e
m
e
nt
e
d
i
n
t
h
e
de
v
e
l
o
pm
e
nt
o
f
E
CG
pr
o
f
i
l
e
m
o
de
l
s
us
i
n
g
b
o
t
h
M
L
P
a
nd
H
M
L
P
.
F
i
na
l
l
y
,
pe
r
fo
r
m
a
n
c
e
o
f
bo
t
h
n
e
t
w
o
r
k
s
t
r
uc
t
u
re
s
a
r
e
a
n
a
l
y
z
e
d
i
n
t
e
r
m
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
.
2
.
1
.
D
at
a
C
o
l
l
e
c
t
i
o
n
an
d
S
i
gn
a
l
P
r
e
-
P
r
o
c
e
s
s
i
n
g
Co
m
pr
e
h
e
n
s
i
v
e
da
t
a
w
i
t
h
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
hi
s
t
o
ri
e
s
,
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
he
h
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
s
i
s
a
c
qui
r
e
d
f
r
o
m
t
h
e
P
T
B
D
i
a
g
n
o
s
t
i
c
E
CG
d
a
t
a
b
a
s
e
.
E
CG
ha
s
b
e
e
n
r
e
c
o
r
de
d
a
t
s
a
m
pl
i
n
g
ra
t
e
o
f
1
kH
z
us
i
n
g
t
h
e
P
h
y
s
i
ka
l
i
s
c
h
-
T
e
c
hn
i
s
c
h
e
B
un
de
s
a
n
s
t
a
l
t
p
r
o
t
o
t
y
p
e
de
v
i
c
e
[19].
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
o
n
l
y
b
i
p
o
l
a
r
l
i
m
b
l
e
a
d
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d.
T
a
b
l
e
1
s
h
o
w
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
s
ub
j
e
c
t
s
fo
r
e
a
c
h
E
CG
c
l
a
s
s
a
nd
i
t
s
c
o
rre
s
po
n
di
n
g
i
n
de
xe
s
.
T
a
b
l
e
1
.
N
u
m
b
e
r
o
f
S
ub
j
e
c
t
s
fo
r
t
h
e
R
e
s
pe
c
t
i
ve
E
CG
C
l
a
s
s
E
CG
Cl
a
s
s
N
u
m
b
e
r
o
f
S
u
b
j
e
c
t
s
In
d
e
x
A
n
t
e
ri
o
r
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
27
1
In
fe
ri
o
r
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
36
2
H
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
24
3
2
.
2
.
Ex
tr
a
c
t
i
o
n
o
f
Q
R
S
P
o
w
e
r
R
at
i
o
F
e
atu
r
e
s
E
CG
i
s
f
i
l
t
e
r
e
d
i
n
t
o
L
F
-
Q
R
S
a
n
d
M
F
-
Q
R
S
c
o
m
po
n
e
n
t
s
u
s
i
ng
f
i
ni
t
e
i
m
pu
l
s
e
r
e
s
po
n
s
e
b
a
n
d
-
p
a
s
s
f
i
l
t
e
r
s
[20]
.
T
h
e
E
CG
i
s
s
e
gr
e
ga
t
e
d
i
n
t
o
s
m
a
l
l
e
r
s
e
gm
e
n
t
s
o
f
f
i
v
e
s
e
c
o
n
d
s
a
m
pl
e
.
H
e
n
c
e
,
t
h
e
t
o
t
a
l
n
u
m
b
e
r
of
s
a
m
pl
e
s
o
b
t
a
i
n
e
d
i
s
120
6
e
a
c
h
c
l
a
s
s
.
E
a
c
h
s
a
m
pl
e
i
s
t
ra
ns
fo
r
m
e
d
t
o
po
w
e
r
s
pe
c
t
r
a
l
de
n
s
i
t
y
(P
S
D
).
T
h
e
pr
o
c
e
dur
e
i
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
us
i
n
g
W
e
l
c
h
t
e
c
hn
i
q
ue
.
S
ub
s
e
que
n
t
l
y
,
t
h
e
a
r
e
a
u
n
de
r
P
S
D
c
ur
v
e
i
s
qua
nt
i
f
i
e
d
a
s
e
n
e
r
gy
s
pe
c
t
r
a
l
de
n
s
i
t
y
(E
S
D
).
T
h
e
E
S
D
i
s
t
h
e
n
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
us
i
ng
(1),
(
2
)
a
n
d
(3)
,
w
h
e
r
e
I,
II
a
nd
III
e
a
c
h
r
e
f
e
r
s
t
o
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
L
e
a
d
I,
II
a
n
d
I
II
[1
3].
T
h
e
po
w
e
r
ra
t
i
o
,
c
o
m
put
e
d
f
o
r
b
o
t
h
f
r
e
que
n
c
y
c
o
m
po
n
e
nt
s
a
r
e
t
h
e
n
c
l
us
t
e
r
e
d
i
n
t
o
t
h
e
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
E
CG
c
l
a
s
s
e
s
fo
r
pa
t
t
e
rn
a
na
l
y
s
i
s
.
T
h
e
s
e
a
r
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
us
i
n
g
b
o
x
pl
o
t
s
i
n
S
P
S
S
.
(1)
III
II
I
I
E
S
D
E
S
D
E
S
D
E
S
D
I
R
a
t
i
o
P
o
w
er
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
E
l
e
c
t
r
o
c
ar
di
ogr
am
pr
o
f
i
l
i
ng
o
f
m
y
oc
ar
d
i
al
i
nf
ar
c
t
i
on
h
i
s
t
or
y
us
i
ng
ML
P
an
d…
(
F
at
i
n
Sy
ahi
r
ah
A
b
G
an
i
)
185
(2)
(3)
2
.
3
.
M
u
l
ti
l
a
ye
r
e
d
P
e
r
c
e
p
t
r
o
n
N
e
tw
o
r
k
G
e
n
e
ra
l
l
y
,
t
h
e
M
L
P
i
s
c
o
m
pos
e
d
of
a
n
i
n
pu
t
l
a
y
e
r
,
s
e
ve
ra
l
h
i
d
de
n
l
a
y
e
r
s
a
n
d
a
n
o
ut
pu
t
l
a
y
e
r
.
S
t
udi
e
s
ha
v
e
s
h
o
w
n
t
ha
t
s
i
ngl
e
h
i
d
de
n
l
a
y
e
r
i
s
s
uff
i
c
i
e
n
t
f
o
r
f
un
c
t
i
o
n
a
pp
r
o
xi
m
a
t
i
o
n
w
i
t
h
a
c
c
e
pt
a
b
l
e
l
e
v
e
l
of
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
.
T
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
i
n
put
n
o
de
s
de
pe
n
ds
o
n
t
h
e
s
i
z
e
of
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
i
n
t
hi
s
s
t
udy
,
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
i
s
f
e
d
by
s
i
x
i
n
p
ut
s
.
Co
n
v
e
r
s
e
l
y
,
o
n
l
y
o
n
e
o
ut
put
n
o
de
w
h
i
c
h
c
o
rr
e
s
po
n
ds
t
o
t
h
e
E
CG
i
n
de
xe
s
i
s
i
m
p
l
e
m
e
nt
e
d.
A
s
e
xpr
e
s
s
e
d
b
y
(4),
fe
a
t
u
r
e
i
nput
,
xi
i
s
c
o
n
v
e
r
t
e
d
t
o
v
e
c
t
o
r
of
h
i
dde
n
v
a
ri
a
b
l
e
s
,
uj
v
i
a
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
,
Γ
1
.
M
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
i
n
pu
t
n
o
de
s
,
w
i
j
i
s
t
h
e
w
e
i
gh
t
s
b
e
t
w
e
e
n
i
t
h
i
n
pu
t
t
o
j
t
h
h
i
dde
n
n
o
de
,
a
n
d
θj
a
r
e
t
h
e
b
i
a
s
e
s
.
Γ
1
a
do
pt
s
h
y
pe
r
bo
l
i
c
t
a
nge
nt
f
u
nc
t
i
o
n
[
21
-
2
2]
.
(4)
Co
n
s
e
que
n
t
l
y
,
ve
c
t
o
r
uj
i
s
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
d
i
n
t
o
t
h
e
r
e
s
ul
t
a
nt
o
ut
put
,
y
k,
v
i
a
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
Γ
2.
T
hi
s
c
a
n
b
e
e
xpr
e
s
s
e
d
by
(5),
w
h
e
r
e
N
i
s
t
h
e
num
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
no
de
s
,
w
j
k
i
s
t
h
e
w
e
i
gh
t
s
b
e
t
w
e
e
n
j
t
h
hi
dde
n
n
o
de
t
o
kt
h
o
ut
pu
t
n
o
de
,
a
n
d
θk
a
r
e
t
h
e
b
i
a
s
e
s
.
Γ
2
a
do
pt
s
t
h
e
p
u
r
e
l
i
n
e
a
r
f
un
c
t
i
o
n
t
o
a
pp
r
o
xi
m
a
t
e
t
h
e
c
o
rr
e
s
po
n
di
ng
c
l
a
s
s
i
n
de
xe
s
[21
-
22]
.
(
5)
T
h
e
e
r
r
o
r
,
c
o
m
put
e
d
a
s
t
h
e
di
ff
e
r
e
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
y
k
a
n
d
t
he
de
s
i
r
e
d
o
ut
put
i
s
i
n
t
e
g
r
a
t
e
d
i
n
t
o
t
h
e
L
e
v
e
n
b
e
r
g
-
M
a
r
qua
rdt
a
l
go
ri
t
hm
f
o
r
n
e
t
w
o
r
k
t
ra
i
ni
n
g
[23
-
2
4].
Co
n
v
e
r
ge
n
c
e
of
e
r
r
o
r
i
s
m
o
n
i
t
o
r
e
d
v
i
a
M
S
E
.
In
t
h
i
s
s
t
udy
,
e
a
r
l
y
-
s
t
o
ppi
n
g
c
ri
t
e
r
i
o
n
i
s
i
m
p
l
e
m
e
nt
e
d
t
o
a
v
o
i
d
n
e
t
w
o
r
k
f
r
o
m
ov
e
r
-
f
i
t
t
i
n
g
.
A
s
e
pa
r
a
t
e
v
a
l
i
da
t
i
o
n
da
t
a
i
s
us
e
d
t
o
i
nt
e
rm
i
t
t
e
n
t
l
y
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
f
o
r
i
t
s
ge
n
e
ra
l
i
z
a
t
i
o
n
a
b
i
l
i
t
y
.
T
ra
i
ni
n
g
i
s
ha
l
t
e
d
w
h
e
n
v
a
l
i
da
t
i
o
n
e
rr
o
r
i
n
c
r
e
a
s
e
s
.
T
e
s
t
i
ng
s
e
t
i
s
us
e
d
t
o
a
s
s
e
s
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
f
ul
l
y
t
ra
i
n
e
d
n
e
t
w
o
r
k.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
r
a
ndo
m
l
y
s
e
gr
e
ga
t
e
d
f
o
r
t
r
a
i
n
i
ng,
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
a
nd
t
e
s
t
i
n
g
w
i
t
h
a
ra
t
i
o
o
f
70:
15:
15
.
T
h
e
b
e
s
t
n
um
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
o
de
s
i
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
m
o
di
f
i
e
d
c
o
n
s
t
ruc
t
i
v
e
a
l
go
r
i
t
hm
.
F
o
r
e
v
e
r
y
hi
dde
n
n
o
de
c
o
n
f
i
gura
t
i
o
n
,
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
i
s
t
r
a
i
n
e
d
f
o
r
t
y
t
i
m
e
s
.
A
t
e
a
c
h
t
ra
i
ni
n
g
c
y
c
l
e
,
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k
w
i
l
l
r
e
s
e
t
a
t
ra
n
do
m
i
z
e
d
s
t
a
rt
i
ng
w
e
i
ght
s
a
n
d
b
i
a
s
e
s
.
H
e
n
c
e
,
a
n
o
pt
i
m
u
m
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
o
de
s
w
i
l
l
i
n
d
u
c
e
t
h
e
b
e
s
t
a
v
e
r
a
ge
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
i
rr
e
s
pe
c
t
i
v
e
of
ps
e
udo
r
a
n
do
m
M
e
r
s
e
nn
e
t
w
i
s
t
e
r
s
e
t
t
i
n
gs
.
T
h
e
m
e
t
h
o
d
de
t
e
r
m
i
n
e
s
t
h
e
m
o
s
t
s
ui
t
a
b
l
e
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
o
de
s
t
hr
o
ug
h
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
v
e
r
a
ge
a
c
c
ura
c
y
a
n
d
l
o
w
e
s
t
a
v
e
r
a
ge
M
S
E
du
r
i
ng
t
r
a
i
ni
n
g
.
I
n
t
h
i
s
s
t
udy
,
t
h
e
num
b
e
r
o
f
h
i
d
de
n
n
o
de
s
ra
n
ge
s
f
r
o
m
f
i
v
e
t
o
t
w
e
n
t
y
.
2
.
4
.
H
yb
r
i
d
M
u
l
ti
l
ay
e
r
e
d
P
e
r
c
e
p
tr
o
n
N
e
tw
o
r
k
H
M
L
P
i
s
a
m
o
di
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
M
L
P
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
w
i
t
h
a
ddi
t
i
o
na
l
c
o
nn
e
c
t
i
o
n
s
f
r
o
m
i
n
p
ut
t
o
t
h
e
o
ut
put
l
a
y
e
r
.
W
i
t
h
t
hi
s
s
t
r
uc
t
u
r
e
,
y
k
n
o
l
o
n
ge
r
r
e
l
y
o
n
l
y
o
n
ve
c
t
o
r
uj
,
b
ut
a
l
s
o
c
o
n
s
i
de
r
s
v
e
c
t
o
r
xi
.
T
hi
s
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
by
(6)
[25
-
26]
.
(6)
D
ue
t
o
t
h
e
p
r
e
s
e
n
c
e
of
l
i
n
e
a
r
c
o
m
po
n
e
n
t
,
t
h
e
c
o
m
pl
e
xi
t
y
of
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
r
e
qui
r
e
m
e
n
t
s
i
n
c
r
e
a
s
e
s
by
a
n
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
s
i
x
m
u
l
t
i
pl
i
e
r
a
n
d
a
dde
r
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
.
T
hi
s
w
i
l
l
b
e
r
e
f
l
e
c
t
e
d
i
n
l
o
n
ge
r
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
t
i
m
e
.
D
e
s
pi
t
e
t
h
e
l
i
m
i
t
a
t
i
o
n
s
,
H
M
L
P
ha
s
b
e
e
n
w
i
de
l
y
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
t
o
m
o
de
l
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
h
i
ps
a
n
d
h
a
s
s
h
o
w
n
t
o
e
xh
i
b
i
t
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
rm
a
n
c
e
t
h
a
n
t
h
e
p
r
e
c
e
di
n
g
M
L
P
.
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
o
f
E
CG
pr
o
f
i
l
e
m
o
de
l
s
us
i
n
g
H
M
L
P
a
do
p
t
s
s
i
m
i
l
a
r
c
o
n
f
i
gu
r
a
t
i
o
n
s
a
s
M
L
P
i
n
t
e
rm
s
o
f
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d,
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
s
,
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
,
e
a
rl
y
-
s
t
o
ppi
n
g
c
r
i
t
e
ri
o
n,
a
n
d
da
t
a
s
e
t
s
e
gre
ga
t
i
o
n
f
o
r
t
ra
i
ni
n
g
,
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g.
III
II
I
II
E
S
D
E
S
D
E
S
D
E
S
D
II
R
at
i
o
P
o
w
er
III
II
I
III
E
S
D
E
S
D
E
S
D
E
S
D
III
R
at
i
o
P
o
w
er
M
i
j
i
ij
j
x
w
u
1
1
N
j
k
j
jk
k
u
w
y
1
2
M
i
i
ik
N
j
k
j
jk
k
x
w
u
w
y
1
1
2
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
.
1
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
20
20
:
183
-
190
186
2
.
5
.
P
e
r
fo
r
m
an
c
e
M
e
tr
i
c
s
T
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
us
e
d
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
r
e
a
c
c
ur
a
c
y
(A
c
c
),
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
(S
e
)
a
n
d
po
s
i
t
i
v
e
pr
e
di
c
t
i
v
i
t
y
(P
p).
E
a
c
h
i
s
e
xpr
e
s
s
e
d
by
(7),
(8)
a
n
d
(9)
.
T
P
i
s
t
h
e
t
r
ue
po
s
i
t
i
v
e
,
T
N
i
s
t
h
e
t
rue
n
e
ga
t
i
v
e
,
F
P
i
s
t
h
e
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
,
a
nd
F
N
i
s
t
h
e
f
a
l
s
e
n
e
g
a
t
i
v
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
.
%
100
FN
FP
TN
TP
TN
TP
A
c
c
(7)
%
1
0
0
FP
TP
TP
Se
(8)
%
100
FN
TP
TP
Pp
(9)
3.
R
ES
U
LTS
A
N
D
D
I
S
C
U
S
S
I
O
N
Ini
t
i
a
l
l
y
,
t
h
e
d
i
s
c
us
s
i
o
n
e
l
a
b
o
r
a
t
e
s
o
n
t
h
e
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
o
f
Q
R
S
p
ow
e
r
ra
t
i
o
f
e
a
t
ur
e
s
f
o
r
E
CG
w
i
t
h
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
hi
s
t
o
ri
e
s
,
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
h
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
s
.
T
hi
s
i
s
fo
l
l
ow
e
d
by
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
a
n
d
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
o
f
E
CG
p
r
o
f
i
l
e
m
o
d
e
l
us
i
n
g
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k.
S
ub
s
e
que
n
t
l
y
,
s
i
m
i
l
a
r
s
c
o
pe
of
di
s
c
us
s
i
o
n
e
n
s
ue
s
f
o
r
E
CG
pr
o
f
i
l
e
m
o
de
l
v
i
a
H
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
b
o
t
h
m
e
t
h
o
ds
i
s
c
o
m
pa
r
e
d
b
a
s
e
d
o
n
ov
e
r
a
l
l
a
c
c
u
r
a
c
y
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
.
3
.
1
.
C
h
a
r
ac
t
e
r
i
z
ati
o
n
o
f
Q
R
S
P
o
w
e
r
R
ati
o
F
e
a
tu
r
e
s
fo
r
D
i
ffe
r
e
n
t
EC
G
P
r
o
fi
l
e
s
T
h
e
pa
t
t
e
rn
o
f
m
e
a
n
a
n
d
d
i
s
t
ri
b
ut
i
o
n
o
f
L
F
-
Q
R
S
p
ow
e
r
ra
t
i
o
fo
r
t
h
e
t
hr
e
e
c
o
n
t
r
o
l
g
r
o
ups
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1.
H
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
e
xhi
b
i
t
t
h
e
l
o
w
e
s
t
m
e
a
n
f
o
r
L
e
a
d
I,
fo
l
l
ow
e
d
by
t
h
o
s
e
w
i
t
h
a
nt
e
r
i
o
r
a
nd
t
h
e
n
,
i
n
f
e
r
i
o
r
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
s
.
M
e
a
n
w
hi
l
e
f
o
r
L
e
a
d
II
,
t
h
e
l
o
w
e
s
t
m
e
di
a
n
i
s
a
t
t
a
i
n
e
d
by
s
u
b
j
e
c
t
s
w
i
t
h
da
m
a
ge
t
o
i
n
f
e
r
i
o
r,
fo
l
l
ow
e
d
by
a
n
t
e
r
i
o
r
a
s
pe
c
t
s
of
t
h
e
h
e
a
rt
.
It
i
s
w
o
r
t
h
n
o
t
i
ng
t
ha
t
t
h
e
m
e
di
a
n
f
o
r
b
o
t
h
gr
o
ups
i
s
a
l
m
o
s
t
s
i
m
i
l
a
r.
Co
n
v
e
r
s
e
l
y
,
t
h
e
l
o
w
e
s
t
m
e
di
a
n
f
o
r
L
e
a
d
III
ha
s
b
e
e
n
a
t
t
a
i
n
e
d
by
h
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
s
,
f
o
l
l
ow
e
d
by
s
u
b
j
e
c
t
s
w
h
o
s
ur
v
i
v
e
d
a
n
t
e
r
i
o
r
a
n
d
s
ub
s
e
que
n
t
l
y
,
i
n
f
e
r
i
o
r
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
s
.
N
o
e
xt
r
e
m
e
o
ut
l
i
e
r
s
h
a
v
e
b
e
e
n
o
b
s
e
r
v
e
d.
F
i
gu
r
e
1
.
P
a
t
t
e
rn
a
nd
d
i
s
t
ri
b
ut
i
o
n
o
f
L
F
-
Q
R
S
pow
e
r
ra
t
i
o
f
o
r
di
f
fe
r
e
nt
E
CG
p
r
o
f
i
l
e
s
Co
n
s
e
que
n
t
l
y
,
F
i
gur
e
2
s
h
o
w
s
t
h
e
p
a
t
t
e
rn
o
f
m
e
di
a
n
a
nd
di
s
t
ri
b
ut
i
o
n
o
f
M
F
-
Q
R
S
p
ow
e
r
ra
t
i
o
fo
r
t
h
e
t
hr
e
e
c
o
n
t
r
o
l
g
r
o
ups
.
T
h
e
l
o
w
e
s
t
m
e
di
a
n
f
o
r
L
e
a
d
I
i
s
a
t
t
a
i
n
e
d
by
h
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
s
,
f
o
l
l
o
w
e
d
by
s
u
b
j
e
c
t
s
w
h
o
s
uff
e
r
e
d
f
r
o
m
a
n
t
e
r
i
o
r
a
n
d
t
h
e
n,
i
n
f
e
r
i
o
r
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
s
.
M
e
a
n
w
hi
l
e
f
o
r
L
e
a
d
II,
t
h
e
l
o
w
e
s
t
m
e
di
a
n
i
s
y
i
e
l
de
d
b
y
t
h
o
s
e
w
i
t
h
da
m
a
ge
t
o
a
nt
e
ri
o
r,
f
o
l
l
ow
e
d
by
i
n
f
e
r
i
o
r
po
s
i
t
i
o
n
s
.
H
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
s
h
a
v
e
a
t
t
a
i
n
e
d
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
m
e
di
a
n
f
o
r
L
e
a
d
II.
Co
n
v
e
r
s
e
l
y
,
t
h
e
l
ow
e
s
t
m
e
di
a
n
fo
r
L
e
a
d
III
i
s
o
b
t
a
i
n
e
d
by
h
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
s
,
f
o
l
l
ow
e
d
b
y
s
ub
j
e
c
t
s
w
i
t
h
i
n
f
e
r
i
o
r
a
n
d
s
ub
s
e
que
n
t
l
y
,
a
nt
e
r
i
o
r
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
s
.
N
o
e
xt
r
e
m
e
o
ut
l
i
e
r
ha
s
b
e
e
n
o
b
s
e
r
v
e
d
fo
r
M
F
-
Q
R
S
pow
e
r
ra
t
i
o
f
e
a
t
ur
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
E
l
e
c
t
r
o
c
ar
di
ogr
am
pr
o
f
i
l
i
ng
o
f
m
y
oc
ar
d
i
al
i
nf
ar
c
t
i
on
h
i
s
t
or
y
us
i
ng
ML
P
an
d…
(
F
at
i
n
Sy
ahi
r
ah
A
b
G
an
i
)
187
F
i
gu
r
e
2
.
P
a
t
t
e
rn
a
nd
d
i
s
t
ri
b
ut
i
o
n
o
f
M
F
-
Q
RS
pow
e
r
r
a
t
i
o
f
o
r
di
f
f
e
r
e
n
t
E
CG
p
r
o
f
i
l
e
s
3
.
2
.
D
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
EC
G
P
r
o
fi
l
e
M
o
d
e
l
U
s
i
n
g
M
u
l
ti
l
a
ye
r
e
d
P
e
r
c
e
p
tr
o
n
N
e
tw
o
r
k
T
h
e
a
v
e
r
a
ge
t
ra
i
ni
n
g
a
c
c
u
r
a
c
i
e
s
a
n
d
M
S
E
f
o
r
di
f
f
e
r
e
n
t
h
i
dde
n
n
o
de
c
o
n
f
i
gur
a
t
i
o
n
s
i
n
M
L
P
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
3.
T
h
e
a
v
e
r
a
ge
a
c
c
u
r
a
c
i
e
s
i
n
c
r
e
a
s
e
f
r
o
m
63
.
2%
f
or
f
i
v
e
hi
dde
n
n
o
de
s
,
t
o
99.
3%
f
o
r
t
w
e
n
t
y
h
i
dde
n
n
o
de
s
.
M
e
a
n
w
h
i
l
e
,
t
h
e
t
r
e
n
d
o
f
M
S
E
i
n
di
c
a
t
e
s
a
r
e
c
i
pr
o
c
a
l
r
e
l
a
t
i
o
n
s
h
i
p
w
i
t
h
t
h
e
p
r
e
c
e
di
n
g
r
e
s
ul
t
s
.
T
h
e
a
v
e
r
a
ge
M
S
E
de
c
r
e
a
s
e
s
f
r
o
m
0.
2
3
f
o
r
f
i
ve
h
i
dde
n
n
o
de
s
,
t
o
0.
02
f
o
r
t
w
e
n
t
y
h
i
dde
n
n
o
de
s
.
T
o
m
a
i
nt
a
i
n
b
a
l
a
n
c
e
be
t
w
e
e
n
e
xc
e
l
l
e
n
t
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
i
n
c
r
e
a
s
i
ngl
y
c
o
m
pl
e
x
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
r
e
qui
r
e
m
e
nt
,
t
h
e
o
pt
i
m
u
m
n
u
m
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
o
de
s
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d
a
t
t
h
i
rt
e
e
n
w
i
t
h
a
pp
r
o
xi
m
a
t
e
a
c
c
u
r
a
c
y
o
f
95.
0%
a
n
d
M
S
E
o
f
0.
05
f
o
r
t
ra
i
ni
n
g
.
(
a)
(b
)
F
i
gu
r
e
3
.
A
v
e
r
a
ge
t
ra
i
ni
n
g
(a
)
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
a
n
d
(b
)
M
S
E
a
na
l
y
s
i
s
f
o
r
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k
T
h
e
E
CG
p
r
o
f
i
l
e
m
o
de
l
i
s
t
h
e
n
de
v
e
l
o
pe
d
w
i
t
h
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
n
e
t
w
o
r
k
s
t
r
uc
t
u
r
e
.
A
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
2,
e
xc
e
l
l
e
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
h
a
s
b
e
e
n
a
c
h
i
e
v
e
d
w
i
t
h
a
c
c
ura
c
i
e
s
of
98.
0%
f
o
r
t
r
a
i
n
i
ng,
97.
3%
f
o
r
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
n
d
99
.
2%
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
.
S
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
a
n
d
po
s
i
t
i
v
e
pr
e
di
c
t
i
v
i
t
y
m
e
a
s
u
r
e
s
f
ur
t
h
e
r
i
n
d
i
c
a
t
e
t
ha
t
de
s
pi
t
e
t
h
e
hi
g
h
de
gr
e
e
o
f
f
e
a
t
ur
e
o
v
e
r
l
a
ppi
ng,
t
h
e
m
o
de
l
i
s
a
b
l
e
t
o
di
s
c
r
i
m
i
na
t
e
b
e
t
w
e
e
n
c
o
n
t
r
o
l
g
r
o
ups
w
i
t
h
e
xc
e
pt
i
o
na
l
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
.
T
a
b
l
e
2
.
M
o
de
l
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
u
s
i
n
g
M
L
P
N
e
t
w
o
r
k
P
a
ra
m
e
t
e
r
s
A
n
t
e
ri
o
r
I
n
f
a
r
c
t
i
o
n
In
fe
ri
o
r
I
n
f
a
r
c
t
i
o
n
H
e
a
l
t
h
y
C
o
n
t
ro
l
s
A
c
c
T
ra
i
n
i
n
g
Se
9
8
.
4
%
9
7
.
5
%
9
6
.
2
%
9
8
.
0
%
Pp
9
8
.
3
%
9
6
.
9
%
9
8
.
9
%
V
a
l
i
d
a
t
i
o
n
Se
9
7
.
8
%
9
8
.
1
%
9
6
.
0
%
9
7
.
3
%
Pp
9
8
.
9
%
9
3
.
5
%
9
9
.
4
%
T
e
s
t
i
n
g
Se
9
9
.
4
%
9
8
.
8
%
9
9
.
4
%
9
9
.
2
%
Pp
100%
9
8
.
8
%
9
8
.
9
%
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
.
1
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
20
20
:
183
-
190
188
3
.
3
.
D
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
EC
G
P
r
o
fi
l
e
M
o
d
e
l
U
s
i
n
g
H
yb
r
i
d
M
u
l
ti
l
ay
e
r
e
d
P
e
r
c
e
p
tr
o
n
N
e
tw
o
r
k
F
o
r
H
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k,
t
h
e
a
v
e
ra
ge
t
ra
i
ni
n
g
a
c
c
ura
c
i
e
s
a
n
d
M
S
E
f
o
r
d
i
f
fe
r
e
nt
h
i
dde
n
n
o
de
c
o
n
f
i
gur
a
t
i
o
n
s
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
4.
T
h
e
a
v
e
ra
ge
a
c
c
ura
c
i
e
s
i
n
c
r
e
a
s
e
f
r
o
m
70
.
4%
f
o
r
f
i
v
e
h
i
dde
n
n
o
de
s
,
t
o
99.
5%
f
o
r
t
w
e
n
t
y
h
i
d
de
n
n
o
de
s
.
A
t
f
i
v
e
h
i
dde
n
n
o
de
s
,
H
M
L
P
ha
s
a
l
r
e
a
dy
s
ur
pa
s
s
e
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k.
T
h
e
a
v
e
r
a
ge
t
r
a
i
n
i
ng
M
S
E
f
o
r
v
a
r
y
i
n
g
num
b
e
r
o
f
hi
dde
n
n
o
de
s
i
n
H
M
L
P
i
s
sh
o
w
n
F
i
g
u
r
e
4
.
T
h
e
pa
t
t
e
rn
i
ndi
c
a
t
e
s
a
r
e
c
i
p
r
o
c
a
l
r
e
l
a
t
i
o
n
s
h
i
p
w
i
t
h
t
h
e
p
ri
o
r
r
e
s
ul
t
s
.
T
h
e
a
v
e
r
a
ge
M
S
E
de
c
r
e
a
s
e
s
f
r
o
m
0.
21
f
o
r
f
i
ve
h
i
dde
n
n
o
de
s
,
t
o
0.
02
f
o
r
t
w
e
n
t
y
h
i
dde
n
n
o
de
s
.
S
i
m
i
l
a
r
t
o
M
L
P
,
t
h
e
o
pt
i
m
u
m
n
um
b
e
r
o
f
h
i
dde
n
n
o
de
s
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d
a
t
t
hi
rt
e
e
n
w
i
t
h
a
p
p
r
o
xi
m
a
t
e
a
c
c
ura
c
y
of
95.
0%
a
n
d
M
S
E
o
f
0.
05
f
o
r
t
ra
i
ni
n
g
.
(a
)
(b
)
F
i
gu
r
e
4
.
A
v
e
r
a
ge
t
ra
i
ni
n
g
(a
)
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
a
n
d
(b
)
M
S
E
a
na
l
y
s
i
s
f
o
r
H
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k
T
h
e
E
CG
p
r
o
f
i
l
e
m
o
de
l
i
s
t
h
e
n
de
v
e
l
o
pe
d
w
i
t
h
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
n
e
t
w
o
r
k
s
t
r
uc
t
u
r
e
.
A
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
3,
e
xc
e
l
l
e
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
ha
s
b
e
e
n
a
t
t
a
i
n
e
d
w
i
t
h
a
c
c
u
ra
c
i
e
s
of
97.
9%
f
o
r
t
ra
i
ni
n
g
,
98
.
5%
f
o
r
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
a
n
d
99
.
4%
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
.
S
i
m
i
l
a
r
l
y
w
i
t
h
M
L
P
,
t
h
e
m
o
de
l
i
s
s
t
i
l
l
a
b
l
e
t
o
di
s
c
ri
m
i
n
a
t
e
b
e
t
w
e
e
n
s
ub
j
e
c
t
s
w
h
o
s
ur
v
i
v
e
d
a
n
t
e
r
i
o
r
a
n
d
i
n
f
e
r
i
o
r
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
s
,
a
s
w
e
l
l
a
s
h
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
s
w
i
t
h
e
xc
e
pt
i
o
na
l
a
c
c
u
r
a
c
i
e
s
.
T
a
b
l
e
3
.
M
o
de
l
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
u
s
i
n
g
H
M
L
P
N
e
t
w
o
r
k
P
a
ra
m
e
t
e
r
s
A
n
t
e
ri
o
r
I
n
f
a
r
c
t
i
o
n
In
fe
ri
o
r
I
n
f
a
r
c
t
i
o
n
H
e
a
l
t
h
y
C
o
n
t
ro
l
s
A
c
c
T
ra
i
n
i
n
g
Se
9
9
.
1
%
9
6
.
3
%
9
8
.
5
%
9
7
.
9
%
Pp
9
8
.
5
%
9
7
.
6
%
9
7
.
7
%
V
a
l
i
d
a
t
i
o
n
Se
9
8
.
9
%
9
7
.
5
%
9
8
.
8
%
9
8
.
5
%
Pp
9
9
.
5
%
9
7
.
5
%
9
8
.
2
%
T
e
s
t
i
n
g
Se
100%
9
9
.
5
%
9
8
.
8
%
9
9
.
4
%
Pp
100%
9
9
.
0
%
9
9
.
4
%
3
.
4
.
P
e
r
fo
r
m
an
c
e
C
o
m
p
ar
i
s
o
n
T
h
us
f
a
r
,
E
CG
p
r
o
f
i
l
e
m
o
de
l
s
ha
v
e
be
e
n
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
de
ve
l
o
pe
d
f
r
o
m
Q
R
S
pow
e
r
ra
t
i
o
f
e
a
t
ur
e
s
us
i
n
g
M
L
P
a
n
d
H
M
L
P
.
D
e
s
pi
t
e
t
h
e
s
t
r
uc
t
u
ra
l
d
i
f
fe
r
e
n
c
e
s
,
bo
t
h
n
e
t
w
o
r
ks
a
r
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
a
t
t
h
i
rt
e
e
n
hi
dde
n
n
o
de
s
.
T
a
b
l
e
4
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
m
u
l
t
i
pl
i
e
r
a
n
d
a
dde
r
o
pe
r
a
t
o
r
s
r
e
qui
r
e
d
f
o
r
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
ds
.
T
a
b
l
e
4
.
N
u
m
b
e
r
o
f
O
pe
r
a
t
o
r
s
f
o
r
M
L
P
a
n
d
H
M
L
P
N
e
t
w
o
r
ks
N
e
t
w
o
rk
L
a
y
e
r
M
u
l
t
i
p
l
i
e
r
A
d
d
e
r
M
L
P
u
j
91
78
y
k
14
13
H
M
L
P
u
j
91
78
y
k
20
19
T
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
o
pe
r
a
t
o
r
s
r
e
m
a
i
n
s
u
n
c
h
a
n
ge
d
a
t
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
e
f
fe
c
t
s
of
a
ddi
t
i
o
na
l
c
o
n
n
e
c
t
i
o
n
c
a
n
b
e
ob
s
e
r
v
e
d
fo
r
t
h
e
o
ut
put
n
o
de
.
H
e
n
c
e
fo
r
fo
r
w
a
r
d
p
r
o
pa
g
a
t
i
n
g
c
o
m
put
a
t
i
o
n,
t
h
e
l
o
a
d
f
o
r
m
ul
t
i
p
l
i
e
r
a
n
d
a
dde
r
o
pe
ra
t
i
o
n
s
i
n
c
r
e
a
s
e
s
by
42.
9%
a
nd
46
.
2%
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
M
e
a
n
w
hi
l
e
,
s
i
m
i
l
a
r
i
t
i
e
s
h
a
v
e
a
l
s
o
b
e
e
n
o
b
s
e
r
v
e
d
i
n
t
e
rm
s
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
i
e
s
.
T
h
u
s
,
M
L
P
i
s
r
e
c
o
m
m
e
n
de
d
o
v
e
r
H
M
L
P
a
s
i
t
i
s
a
b
l
e
t
o
pr
o
v
i
de
o
pt
i
m
u
m
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
e
v
e
n
i
n
t
h
e
a
b
s
e
n
c
e
of
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
i
n
put
-
o
ut
put
c
o
nn
e
c
t
i
o
n.
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
E
l
e
c
t
r
o
c
ar
di
ogr
am
pr
o
f
i
l
i
ng
o
f
m
y
oc
ar
d
i
al
i
nf
ar
c
t
i
on
h
i
s
t
or
y
us
i
ng
ML
P
an
d…
(
F
at
i
n
Sy
ahi
r
ah
A
b
G
an
i
)
189
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
i
s
p
a
pe
r
p
r
e
s
e
nt
s
a
n
E
CG
p
r
o
f
i
l
i
n
g
o
f
m
y
o
c
a
r
di
a
l
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
hi
s
t
o
r
y
us
i
n
g
M
L
P
a
nd
H
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k.
T
h
e
t
hr
e
e
o
ut
l
i
n
e
d
o
bj
e
c
t
i
v
e
s
e
a
r
l
i
e
r
ha
v
e
s
uc
c
e
s
s
ful
l
y
b
e
e
n
s
o
l
v
e
d.
In
i
t
i
a
l
l
y
,
E
CG
w
i
t
h
i
n
f
a
r
c
t
i
o
n
s
ur
v
i
v
o
r
s
a
n
d
h
e
a
l
t
h
y
c
o
n
t
r
o
l
s
a
r
e
c
h
a
ra
c
t
e
ri
z
e
d
us
i
n
g
Q
R
S
pow
e
r
r
a
t
i
o
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
b
i
po
l
a
r
l
i
m
b
l
e
a
ds
.
S
ub
s
e
que
n
t
l
y
,
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
M
L
P
a
n
d
H
M
L
P
n
e
t
w
o
r
k
s
t
ruc
t
ur
e
s
ha
v
e
b
e
e
n
o
pt
i
m
i
z
e
d
a
s
E
CG
p
r
o
f
i
l
e
m
o
de
l
s
w
i
t
h
e
xc
e
l
l
e
n
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
i
e
s
.
D
e
s
pi
t
e
t
h
e
s
i
m
i
l
a
ri
t
i
e
s
i
n
t
e
rm
s
o
f
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
a
na
l
y
s
i
s
s
h
ow
s
t
h
a
t
M
L
P
i
s
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
l
y
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
t
ha
n
H
M
L
P
a
s
i
t
r
e
duc
e
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
qu
i
r
e
m
e
nt
s
b
y
up
t
o
30%
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
e
s
t
udy
w
a
s
f
un
de
d
by
t
h
e
F
a
c
ul
t
y
of
E
l
e
c
t
ri
c
a
l
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g
a
n
d
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
R
e
s
e
a
r
c
h
M
a
n
a
ge
m
e
nt
a
n
d
I
nn
o
v
a
t
i
o
n,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
gi
M
A
R
A
(600
-
IR
M
I/
M
y
R
A
5/
3/
L
E
S
T
A
R
I
(015
/
201
7)).
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
K
.
T
hy
g
e
s
e
n,
e
t
al
.
,
“
F
o
ur
t
h
U
n
i
v
e
r
s
a
l
D
e
f
i
n
i
t
i
o
n
o
f
M
y
oc
a
r
di
a
l
I
n
f
a
r
c
t
i
o
n,
”
J
our
n
al
o
f
A
m
e
r
i
c
a
n
C
ol
l
e
ge
of
C
ar
di
ol
ogy
,
v
o
l
.
72
,
pp
.
e
618
-
0
e
651
,
201
8.
[
2]
L
.
W
i
t
t
e
n
,
e
t
al
.
,
"
R
e
a
s
o
ns
f
o
r
D
e
a
t
h
i
n
P
a
t
i
e
n
t
s
S
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
R
e
s
us
c
i
t
a
t
e
d
f
r
o
m
O
ut
-
of
-
H
o
s
pi
t
a
l
a
nd
I
n
-
H
o
s
pi
t
a
l
C
a
r
d
i
a
c
A
r
r
e
s
t
,
"
R
e
s
u
s
c
i
t
at
i
on
,
v
o
l
.
13
6,
pp
.
93
-
99
,
2019
.
[
3]
J
.
W
.
W
a
k
s
a
nd
A
.
E
.
B
u
xt
o
n,
"
R
i
s
k
S
t
r
a
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
S
udd
e
n
C
a
r
d
i
a
c
D
e
a
t
h
A
f
t
e
r
M
y
oc
a
r
di
a
l
I
nf
a
r
c
t
i
o
n,
"
A
nnua
l
R
e
v
i
e
w
of
M
e
di
c
i
ne
,
v
o
l
.
69
,
pp
.
147
-
164
,
20
18.
[
4]
M
.
S
.
A
.
M
e
g
a
t
A
l
i
,
e
t
a
l
.
,
“
C
ha
r
a
c
t
e
r
i
z
a
t
i
o
n
o
f
P
o
s
t
-
M
I
E
l
e
c
t
r
o
c
a
r
di
o
g
r
a
m
us
i
ng
P
o
w
e
r
R
a
t
i
o
F
e
a
t
ur
e
s
a
nd
k
-
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
hbo
r
C
l
a
s
s
i
f
i
e
r
,
”
J
our
nal
o
f
F
undam
e
nt
a
l
a
nd
A
pp
l
i
e
d
Sc
i
e
nc
e
s
,
v
o
l
.
9,
p
p.
93
7
-
951,
2
017
.
[
5]
J
.
G
.
W
e
bs
t
e
r
,
M
e
di
c
al
I
ns
t
r
um
e
nt
at
i
on
:
A
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
D
e
s
i
gn
,
4t
h
e
d
.
N
e
w
J
e
r
s
e
y
:
W
i
l
e
y
,
200
9.
[
6]
L
.
L
a
nc
i
a
,
e
t
al
.
,
"
C
o
nt
i
n
uo
us
E
C
G
M
o
ni
t
o
r
i
ng
i
n
P
a
t
i
e
n
t
s
W
i
t
h
A
c
ut
e
C
o
r
o
na
r
y
S
y
ndr
o
m
e
o
r
H
e
a
r
t
F
a
i
l
ur
e
:
E
A
S
I
V
e
r
s
u
s
G
o
l
d
S
t
a
n
da
r
d,
"
C
l
i
n
i
c
a
l
N
ur
s
i
ng
R
e
s
e
ar
c
h
,
v
o
l
.
27
,
p
p.
4
33
-
449,
201
8.
[
7]
A
.
L
y
o
n,
e
t
al
.
,
"
D
i
s
t
i
nc
t
E
C
G
P
he
no
t
y
pe
s
I
de
nt
i
f
i
e
d
i
n
H
y
pe
r
t
r
o
phi
c
C
a
r
d
i
o
m
y
o
pa
t
hy
us
i
ng
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
A
s
s
oc
i
a
t
e
W
i
t
h
A
r
r
hy
t
hm
i
c
R
i
s
k
M
a
r
ke
r
s
,
"
F
r
on
t
i
e
r
s
i
n
P
hy
s
i
o
l
o
gy
,
v
o
l
.
9,
2
018
.
[
8]
M
.
H
.
A
hm
a
d
S
h
ukr
i
,
e
t
al
.
,
“
I
nv
e
s
t
i
gat
i
on
on
E
l
m
an
N
e
u
r
al
N
e
t
w
or
k
f
o
r
D
e
t
e
c
t
i
on
o
f
C
a
r
d
i
om
y
o
pat
hy
,
”
i
n
P
r
o
c
e
e
di
ng
s
o
f
20
12
I
E
E
E
C
o
nt
r
o
l
a
n
d
S
y
s
t
e
m
G
r
a
dua
t
e
R
e
s
e
a
r
c
h
C
o
l
l
o
qui
um
,
2
012
,
pp.
3
28
-
332
.
[
9]
J
.
S
.
L
i
m
,
"
F
i
ndi
ng
F
e
a
t
u
r
e
s
f
o
r
R
e
a
l
-
T
i
m
e
P
r
e
m
a
t
u
r
e
V
e
n
t
r
i
c
ul
a
r
C
o
nt
r
a
c
t
i
o
n
D
e
t
e
c
t
i
o
n
U
s
i
ng
a
F
uz
z
y
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
S
y
s
t
e
m
,
"
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
on
s
o
n
N
e
ur
al
N
e
t
w
or
k
s
,
v
o
l
.
20
,
pp
.
522
-
527
,
200
9.
[
10]
A
.
E
br
a
hi
m
z
a
d
e
h
a
nd
A
.
K
ha
z
a
e
e
,
“
D
e
t
e
c
t
i
o
n
o
f
P
r
e
m
a
t
ur
e
V
e
nt
r
i
c
ul
a
r
C
o
nt
r
a
c
t
i
o
ns
u
s
i
ng
M
L
P
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
ks
:
A
C
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
S
t
udy
,
”
M
e
as
ur
e
m
e
nt
,
v
o
l
.
4
3,
no
.
1
,
p
p.
10
3
-
112
,
2
010.
[
11]
B
.
L
i
n,
e
t
al
.
,
“
A
S
i
ng
l
e
L
e
a
d
o
f
C
o
nc
o
r
da
nt
S
T
D
e
v
i
a
t
i
o
n
i
n
L
e
f
t
B
und
l
e
B
r
a
nc
h
B
l
o
c
k,
”
A
nna
l
s
of
E
m
e
r
ge
nc
y
M
e
di
c
i
ne
,
v
o
l
.
3
4,
pp
.
409
-
41
2,
20
19
.
[
12]
M
.
S
.
A
.
M
e
g
a
t
A
l
i
,
e
t
al
.
,
“
H
y
br
i
d
M
ul
t
i
l
ay
e
r
e
d
P
e
r
c
e
pt
r
o
n
N
e
t
w
or
k
f
o
r
C
l
as
s
i
f
i
c
a
t
i
on
of
B
un
dl
e
B
r
anc
h
B
l
oc
k
s
,
”
i
n
P
r
o
c
e
e
di
ng
s
o
f
2012
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
B
i
o
m
e
d
i
c
a
l
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
,
201
2,
pp
.
149
-
15
4.
[
13]
A
.
H
.
H
us
s
i
n
,
e
t
a
l
.
,
“
P
r
o
f
i
l
i
ng
o
f
M
y
oc
a
r
di
a
l
I
nf
a
r
c
t
i
o
n
H
i
s
t
o
r
y
f
r
o
m
E
l
e
c
t
r
o
c
a
r
di
o
g
r
a
m
us
i
ng
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
J
our
na
l
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
&
T
e
c
hno
l
ogy
,
v
o
l
.
7
,
no
.
4
.
11
,
pp
.
236
-
240
,
201
8.
[
14]
W
.
C
a
o
,
e
t
al
.
,
"
A
R
e
v
i
e
w
o
n
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
ks
w
i
t
h
R
a
ndo
m
W
e
i
g
ht
s
,
"
N
e
ur
oc
om
put
i
ng
,
v
o
l
.
275,
p
p.
278
-
287
,
2018
.
[
15]
M
.
N
e
g
ne
v
i
t
s
ky
,
“
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
n
t
e
l
l
i
ge
nc
e
:
A
G
u
i
de
t
o
I
n
t
e
l
l
i
g
e
n
t
S
y
s
t
e
m
s
.
H
a
r
l
o
w
:
P
e
a
r
s
o
n
E
duc
a
t
i
o
n,
20
05
.
[
16]
M
.
S
.
A
.
M
e
g
a
t
A
l
i
,
e
t
a
l
.
,
"
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
K
o
l
b
'
s
L
e
a
r
ni
ng
S
t
y
l
e
s
us
i
ng
E
E
G
S
ub
-
B
a
n
d
S
pe
c
t
r
a
l
C
e
nt
r
o
i
d
F
r
e
q
ue
nc
i
e
s
a
nd
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k,
"
A
s
i
an
J
o
ur
n
al
o
f
S
c
i
e
n
t
i
f
i
c
R
e
s
e
ar
c
h
,
v
o
l
.
9,
no
.
5
,
p
p.
23
4
-
241
,
2
016
.
[
17]
M
.
Y
.
M
a
s
ho
r
,
“
H
y
br
i
d
M
ul
t
i
l
a
y
e
r
e
d
P
e
r
c
e
pt
r
o
n
N
e
t
w
o
r
k
s
,
”
I
nt
e
r
n
at
i
ona
l
J
our
nal
of
Sy
s
t
e
m
s
S
c
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
31
,
no
.
6,
pp
.
771
-
785
,
200
0.
[
18]
N
.
A
.
M
a
t
I
s
a
a
nd
W
.
M
.
F
.
W
.
M
a
m
a
t
,
"
C
l
u
s
t
e
r
e
d
-
H
y
br
i
d
M
u
l
t
i
l
a
y
e
r
P
e
r
c
e
pt
r
o
n
N
e
t
w
o
r
k
f
o
r
P
a
t
t
e
r
n
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
,
"
A
p
pl
i
e
d
So
f
t
C
om
put
i
n
g,
v
o
l
.
1
1,
pp
.
145
7
-
1466
,
201
1.
[
19]
A
.
L
.
G
o
l
dbe
r
g
e
r
,
e
t
a
l
.
,
“
P
hy
s
i
o
B
a
nk,
P
hy
s
i
o
T
oo
l
ki
t
,
a
nd
P
hy
s
i
oN
e
t
:
C
om
po
ne
nt
s
o
f
a
N
e
w
R
e
s
e
a
r
c
h
R
e
s
o
ur
c
e
f
o
r
C
o
m
pl
e
x
P
hy
s
i
o
l
o
g
i
c
S
i
g
na
l
s
,
”
C
i
r
c
u
l
a
t
i
on
,
v
o
l
.
101
,
no
.
23,
e
2
15
-
e
220
,
200
0.
[
20]
J
.
G
.
P
r
o
a
ki
s
a
nd
D
.
G
.
M
a
no
l
a
ki
s
,
D
i
gi
t
a
l
Si
gna
l
P
r
oc
e
s
s
i
n
g:
P
r
i
n
c
i
p
l
e
s
,
A
l
go
r
i
t
hm
s
a
nd
A
pp
l
i
c
at
i
o
ns
,
6t
h
e
d.
N
e
w
J
e
r
s
e
y
:
P
r
e
nt
i
c
e
H
a
l
l
,
20
06.
[
21]
M
.
S
.
A
.
M
e
g
a
t
A
l
i
,
e
t
a
l
.
, “
D
e
t
e
c
t
i
on
of
C
a
r
di
om
y
o
pat
hy
us
i
n
g
M
ul
t
i
l
ay
e
r
e
d
P
e
r
c
e
pt
r
on
N
e
t
w
or
k
,
”
i
n
P
r
o
c
e
e
di
n
g
s
o
f
2012
I
E
E
E
8t
h
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
l
l
o
qui
um
o
n
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
a
n
d
i
t
s
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
,
201
1,
pp
.
43
6
-
440.
[
22]
B
.
Y
o
une
s
,
e
t
a
l
.
,
“
L
i
t
h
i
um
-
I
o
n
B
a
t
t
e
r
i
e
s
M
o
de
l
i
ng
a
n
d
S
t
a
t
e
o
f
C
ha
r
g
e
E
s
t
i
m
a
t
i
o
n
us
i
ng
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
J
our
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
and
C
om
pu
t
e
r
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
(
I
J
E
C
E
)
,
v
o
l
.
7,
2
019
.
[
23]
J
.
S
.
S
m
i
t
h
,
e
t
al
.
,
"
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
T
r
a
i
ni
ng
W
i
t
h
L
e
v
e
nbe
r
g
–
M
a
r
qu
a
r
dt
a
nd
A
da
pt
a
bl
e
W
e
i
g
ht
C
o
m
pr
e
s
s
i
o
n,
"
I
E
E
E
T
r
an
s
a
c
t
i
on
s
o
n
N
e
ur
al
N
e
t
w
or
k
s
an
d
L
e
ar
ni
n
g
Sy
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
30
,
pp
.
5
80
-
587
,
2019
.
[
24]
P
.
M
a
r
z
uk
i
,
e
t
al
.
,
“
A
D
e
s
i
g
n
o
f
L
i
c
e
ns
e
P
l
a
t
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
S
y
s
t
e
m
us
i
ng
C
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k,
”
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
ur
n
al
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
al
a
nd
C
om
pu
t
e
r
E
n
gi
ne
e
r
i
n
g
(
I
J
E
C
E
)
,
v
o
l
.
9
,
201
9.
[
25]
A
.
I
.
A
m
i
r
uddi
n
,
e
t
a
l
.
,
“
F
e
at
ur
e
r
e
duc
t
i
on
and
a
r
r
h
y
t
hm
i
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
on
v
i
a
h
y
br
i
d
m
ul
t
i
l
a
y
e
r
e
d
pe
r
c
e
pt
r
on
ne
t
w
or
k
,
”
i
n
P
r
o
c
e
e
di
ng
s
o
f
2013
I
E
E
E
3r
d
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
S
y
s
t
e
m
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
T
e
c
hno
l
o
gy
,
2013
,
pp.
2
90
-
294
.
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
.
1
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
20
20
:
183
-
190
190
[
26]
Y
.
A
.
L
e
e
,
e
t
al
.
,
“
F
P
G
A
-
ba
s
e
d
A
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
o
f
H
y
br
i
d
M
u
l
t
i
l
a
y
e
r
e
d
P
e
r
c
e
pt
r
o
n
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
,
”
I
ndo
ne
s
i
an
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
v
o
l
.
14
,
201
9.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
F
a
t
i
n
S
y
a
hi
r
a
h
A
b
G
a
ni
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
c
o
m
pl
e
t
i
ng
he
r
f
i
na
l
y
e
a
r
s
t
ud
i
e
s
i
n
B
.
E
ng
(
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
s
)
a
t
t
he
F
a
c
ul
t
y
of
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
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
a
r
e
i
n
b
i
o
m
e
di
c
a
l
s
i
g
na
l
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
a
nd
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
n
c
e
.
M
o
hd
K
ha
i
r
i
N
o
r
d
i
n
r
e
c
e
i
v
e
d
h
i
s
D
i
p
l
o
m
a
i
n
E
l
e
c
t
r
o
m
e
c
ha
ni
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
P
o
l
i
t
e
kn
i
k
U
ng
ku
O
m
a
r
,
M
a
l
a
y
s
i
a
,
B
.
E
ng
.
(
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
)
a
nd
M
.
S
c
.
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
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
i
s
a
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
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
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
a
r
e
i
n
s
e
ns
o
r
a
nd
i
n
s
t
r
u
m
e
nt
a
t
i
o
n,
w
i
t
h
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
i
n
a
g
r
o
t
e
c
hno
l
o
gy
.
A
hm
a
d
I
hs
a
n
M
o
hd
Y
a
s
s
i
n
r
e
c
e
i
v
e
d
hi
s
B
.
S
c
.
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
T
un
H
us
s
e
i
n
O
nn,
M
a
l
a
y
s
i
a
,
M
.
S
c
.
a
s
w
e
l
l
a
s
P
h.
D
.
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
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
D
r
.
I
hs
a
n
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
s
e
n
i
o
r
l
e
c
t
u
r
e
r
a
t
t
h
e
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
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
a
r
e
i
n
de
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
,
bl
o
c
kc
ha
i
n
t
e
c
hno
l
o
gy
,
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n,
a
nd
s
y
s
t
e
m
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
I
dni
n
P
a
s
y
a
r
e
c
e
i
v
e
d
hi
s
B
.
E
ng
.
a
n
d
M
.
E
ng
.
i
n
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
nd
C
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
a
s
w
e
l
l
a
s
P
h
.
D
.
i
n
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n,
C
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
a
nd
M
e
di
a
D
e
s
i
g
n
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
T
o
k
y
o
D
e
nki
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
J
a
pa
n
.
H
e
i
s
a
s
e
n
i
o
r
l
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
he
F
a
c
ul
t
y
o
f
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
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
P
r
i
o
r
t
o
j
o
i
ni
ng
t
he
a
c
a
d
e
m
i
a
,
D
r
.
I
dni
n
ha
s
w
o
r
ke
d
a
s
a
n
e
ng
i
ne
e
r
a
t
T
o
s
h
i
ba
P
C
&
N
e
t
w
o
r
k
,
T
o
ky
o
,
J
a
p
a
n.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
a
r
e
i
n
w
i
d
e
ba
n
d
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
,
M
I
M
O
r
a
da
r
a
n
d
i
t
s
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
t
he
D
e
put
y
D
i
r
e
c
t
o
r
o
f
M
i
c
r
o
w
a
v
e
R
e
s
e
a
r
c
h
I
ns
t
i
t
u
t
e
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
.
M
e
g
a
t
S
y
a
hi
r
u
l
A
m
i
n
M
e
g
a
t
A
l
i
r
e
c
e
i
v
e
d
hi
s
B
.
E
ng
.
(
B
i
o
m
e
d
i
c
a
l
)
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
M
a
l
a
y
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
,
M
.
S
c
.
i
n
B
i
o
m
e
d
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
S
ur
r
e
y
,
U
ni
t
e
d
K
i
ng
do
m
,
a
nd
P
h.
D
.
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
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
a
s
e
n
i
o
r
l
e
c
t
u
r
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
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
bi
o
m
e
di
c
a
l
s
i
g
na
l
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
nd
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
.
D
r
.
M
e
g
a
t
i
s
a
l
s
o
a
r
e
s
e
a
r
c
h
f
e
l
l
o
w
a
t
t
h
e
M
i
c
r
o
w
a
v
e
R
e
s
e
a
r
c
h
I
ns
t
i
t
u
t
e
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.