45、技术前沿：自适应算法与机器学习在信号处理和医疗预测中的应用

技术前沿：自适应算法与机器学习在信号处理和医疗预测中的应用

在当今科技飞速发展的时代，自适应算法和机器学习技术在信号处理和医疗预测等领域发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨自适应算法在频率估计中的应用，以及基于改进的岭回归极限学习机在糖尿病预测中的应用，同时介绍MIMO - OFDM户外信道估计的新方法。

自适应算法在频率估计中的应用

在通信环境中，准确的频率估计对于信号的有效传输和处理至关重要。一种自适应算法在频率估计方面展现出了良好的性能。该算法在存在谐波和高斯噪声的情况下，能够实现均方误差（MSE）为 - 25 dB的良好效果。通过对实际余弦信号和估计余弦信号的对比（如图4所示，蓝色为实际余弦信号，红色为自适应算法实施后的估计余弦信号），可以直观地看到算法的有效性。该算法能够快速达到MSE的稳态，这意味着它可以在实时条件下实现。

改进的岭回归极限学习机用于糖尿病预测

糖尿病是一个严重的人类健康问题，每年患病人数都在迅速增加。机器学习技术的进步为糖尿病的早期准确检测提供了可能。

糖尿病预测的挑战与现状

糖尿病的分类和诊断是一项具有挑战性的任务，因为医疗数据具有非线性、相关性结构复杂的特点，还可能存在缺失值或异常值。目前，虽然已经有许多研究人员提出了不同的算法来进行糖尿病预测，但最高准确率约为89%。

改进的预测模型

为了提高预测的准确性，研究人员提出了一种基于岭回归极限学习机（RELM）和萤火虫优化算法的糖尿病预测模型。该模型使用PIMA印度糖尿病数据库进行训练和测试。

• 极限学习机（ELM） ：ELM是一种单隐藏层