迭代学习

这是一段关于使用Matlab编写的迭代学习控制代码，经过作者亲自测试，确保可靠。作者投入了大量的心血和劳动，希望有缘人能够珍惜这份劳动成果。

随着技术的不断进步，Matlab中的存档算法代码已经变得日益重要。这些代码解决稀疏线性逆问题，利用信号的零稀疏性质来估计从嘈杂和不确定测量中得出的未知信号。该项目探讨了多种迭代算法的应用，分析了它们如何利用循环展开和深度学习技术进行优化。这些脚本通常用Python编写，并且在与GPU配合使用时表现出色。适用于CentOS 7 Linux和TensorFlow 1.1，也可以使用Octave/Matlab .m文件实现。如果您对VAMP的实现感兴趣，建议查阅Matlab代码或Python代码中的相关部分。

Matlab开发：迭代学习在运动控制中的应用。实现了在位置控制系统中具备遗忘功能的基本重复补偿。

我学生的另一个演示：PLC上的迭代学习控制（ILC）。这包括一个示例性的CoDeSys项目，使用硬件在环（HIL）模拟，目标是EATON EC4P-200 Easy Control PLC。程序还可在XSOFT-CODESYS的模拟模式下运行。欲了解更多，请访问EATON的演示版链接。此外，还提供了等效的Simulink模型和纯m代码模型。更多示例请访问链接。

快速迭代算法里的 FISTA，用来图像去模糊这种线性逆问题还挺给力的。它是在经典的 ISTA 基础上优化出来的，速度快了好几个级别，但实现方式没变复杂，写起来还是挺顺手的。尤其大数据或者那种密集矩阵，响应也快，效果也靠谱。 FISTA 算法的亮点，一个字：快。相比经典的ISTA，FISTA 多了个“加速器”机制，用了个两步迭代的思路，收敛速度拉满，不管是做图像去模糊还是信号恢复，结果都挺不错的。 简单点说，原来Ax=b+w这种问题，直接求解挺麻烦的。FISTA 不走传统路，直接通过最优梯度+阈值压缩搞定，计算也不复杂，Python 或 Matlab 上都好上手。想在小波变换后图像？它还挺适配的

针对多个参与者和回合，开发的matlab迭代囚徒困境游戏。

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

matlab经典代码-迭代.m

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

雅可比迭代法的 MATLAB 函数，真的是解线性方程组时的一个小帮手。是你在稀疏矩阵或者对角占优的系统时，用它来搞定求解，效率还挺不错的。实现逻辑也蛮清晰，基本上把方程组分解，一轮轮迭代逼近解，思路简单但不失实用。 MATLAB 版本的实现也挺友好，传个A矩阵、b向量、初始猜测x0，再加上迭代次数和阈值，几行代码就跑起来了。响应也快，代码也简单，调试起来没啥压力。 哦对，函数里判断收敛的逻辑也是亮点之一，每轮都检查误差是不是小到可以停，蛮贴心的。不过要注意，如果你的矩阵不是对角占优的，它不收敛，这时候换成Gauss-Seidel也许更合适。 ，如果你手头有更大的线性系统，或者想加速收敛，用并行