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迭代学习控制（ILC）是一种用于改善重复性任务性能的控制策略，特别适用于存在模型不确定性或复杂动态的系统

实现了自适应前馈与最优迭代学习控制 (ILC)

正定权重矩阵（positive-definite weight matrices）在数学和工程中有着广泛的应用，特别是在优化、控制理论和信号处理等领域

用于通过输入输出数据识别系统的脉冲响应

创建和上传自定义的Python库到Python包索引（PyPI）可以让你分享你的代码，并方便其他开发者安装和使用你的库。

用于模拟一个射频（RF）腔体控制回路

计算在射频（RF）脉冲期间，带束流关闭（beam off）情况下的驻波腔体的半带宽和失谐频率

用于生成一个连续状态空间控制器的模型，并可以选择性地添加PI控制和频率陷波器

用于计算在给定腔体电压、束流电流和束流相位下，优化的加载 Q 因子、失谐和输入耦合系数

用于计算并绘制给定腔体电压、束流电流和束流相位的稳态前向和反射功率，作为加载 Q 和失谐的函数