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DPD_ILC 实现“ RF功率放大器线性化的迭代学习控制” 该代码是简化的ILC算法的实现。 有两个部分：1-通过函数“ Find_out_PA（in_PA）”对PA进行建模：y = \ alpha_0 + \ alpha_1 x + \ alpha_2 x | x | ^ 2 + \ alpha_3 x | x | ^ 4 + \ alpha_4 x | x | ^ 6 \ alpha_i是使用来自“ weblab”的测量数据估算的。 2-基于“ RF功率放大器线性化的迭代学习控制”的第III.D节实现ILC，而不是进行测量以实现ILC，我们假设估算的模型是完美的！ 关于weblab的注意事项：1-“ weblab”用于访问来自实际功率放大器的输出数据。 随机数据输入被馈送到PA，并从“ weblab”中读取输出。 然后，进行最小二乘估计以找到\ alpha_i。 2-为了生成

控制器设计，主程序控制算法实现，完成电机的迭代学习控制。PD闭环迭代学习控制，已知被控对象，及期望轨迹

适合学习借鉴和应用，提供一个框架的程序

此程序代码可以实现直线电机的速度与位置的跟踪，已经发表过论文，能用

一个基于matlab的迭代学习控制算法开发

基于最小二乘拟合的网络迭代学习控制系统收敛性分析

本文在迭代学习控制的基础上，使用最小二乘拟合法研究了网络控制系统(NCS）中的数据丢包问题。在基于NCS的迭代学习控制中，使用最小二乘拟合法处理数据丢包问题是有效的。只要拟合函数的基函数选取得当，最小二乘拟合法就能够保证系统优良的跟踪性能，并且对于丢包率有着很高的容忍度。本文中大部分实验是在60%以上的丢包率下进行的，最小二乘拟合法的表现相当不错。

在基于NCS的迭代学习控制中，使用最小二乘拟合法处理数据丢包问题是有效的。只要拟合函数的基函数选取得当，最小二乘拟合法就能够保证系统优良的跟踪性能，并且对于丢包率有着很高的容忍度。基于仿真实验提出了提高最小二乘拟合法性能的策略：选取跟踪轨线函数表达式的各个分量作为基函数。并类比第2章的推导过程，对这种策略的性能做了简要的理论分析，跟踪效果不错。

网络迭代学习控制系统丢包数据的一种精确补偿方案，资源内含PPT、算法以及Matlab程序，欢迎学习参考！