45、通信与医疗领域的前沿技术：频率估计、糖尿病预测与信道估计

通信与医疗领域的前沿技术：频率估计、糖尿病预测与信道估计

1. 自适应算法的频率估计

在通信环境中，对于包含谐波和高斯噪声的信号，自适应算法在频率估计方面展现出了良好的性能。以 -25 dB 的均方误差（MSE）为例，该算法表现出色。图 4 展示了前 3000 个样本数据的实际余弦信号（蓝色），以及自适应算法实施后估计的余弦信号（红色）。

1.1 算法性能总结

• 该算法在 -25 dB 的 MSE 下，对于含谐波和高斯噪声的信号表现良好。
• 能够快速达到 MSE 的稳态，适合实时应用。

2. 改进的基于岭回归的极限学习机用于糖尿病预测

2.1 糖尿病现状与挑战

糖尿病是严重的人类健康问题，病例数逐年快速增加。糖尿病的分类和诊断面临挑战，因为医疗数据具有非线性、相关性结构复杂的特点，还存在缺失值或异常值。

2.2 现有方法及局限性

许多研究人员提出了不同的糖尿病分类方法，如 Hemant 等人使用不同分类器（K - 均值聚类、朴素贝叶斯、模糊“C”均值），最高准确率达到 76.54%；遗传算法可提高真阳性率；Daho 等人使用粒子群优化，准确率有显著提高；还有混合系统结合机器学习和深度学习技术等。但目前的最高准确率约为 89%，仍有提升空间。

2.3 提出的方法

为了提高糖尿病预测的准确性，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模型。

2.3.1 极限学习机（ELM）

ELM 是单隐藏层前馈网络（SLFN）。输入