编写一段基于最小二乘误差原理及Tikhonov方法的Matlab代码

以下是一个基于最小二乘误差原理和Tikhonov方法的Matlab代码示例：

% 设置数据
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
y = [0.9,2.4,2.9,4.2,5.1,5.8,7.2,8.1,8.9,10.1];

% 定义模型函数
f = @(x,a,b) a*x + b;

% 定义误差函数
err = @(a,b) sum((y - f(x,a,b)).^2);

% 定义正则化矩阵
lambda = 0.1;
R = [1,0;0,1];

% 求解最小二乘问题
A = [x', ones(size(x'))];
B = y';
H = A'*A + lambda*R;
h = A'*B;
ab = H\h;

% 输出拟合结果
a = ab(1);
b = ab(2);
disp(['a=',num2str(a),' b=',num2str(b)]);

这段代码使用最小二乘误差原理对数据进行拟合，同时使用Tikhonov方法添加正则化项。具体来说，它定义了模型函数f和误差函数err，并在最小二乘问题中使用正则化矩阵R来控制拟合参数的平滑度。在求解最小二乘问题时，它首先将数据点和模型函数转换为矩阵形式，然后使用正则化矩阵H和向量h来构建正规方程组，并使用Matlab中的反斜杠运算符求解方程组。最后，它输出拟合结果a和b。