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。

针对多个参与者和回合，开发的matlab迭代囚徒困境游戏。

matlab经典代码-迭代.m

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的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

非平稳信号的快速迭代滤波技术[1,2,3]，使用FFT技术实现高效处理[2,3]。方法需定期边界扩展，建议采用预处理信号的方法[4]，具体操作可参考“Extend_sig_v2.m”。应用示例详见“Example_real_life_v6.m”。请引用我们的相关研究作品：[1] A. Cicone, J. Liu, H. Zhou, “用于信号分解和瞬时频率分析的自适应局部迭代滤波”，《应用和计算谐波分析》第41卷第2期，2016年9月，384-411页，doi:10.1016/j.acha.2016.03.001，Arxiv: http://arxiv.org/abs/141。

在数值计算领域，特别是矩阵求解方面，基于Matlab实现的Cholesky分解迭代法备受关注。