matlab编程实现以下步骤：基于时频域盲源分离算法的谐波电流估计方法 S1:将谐波电压Uh(t)输入到平滑滤波器中,并提取其快速变化分量; S2:计算快速变化分量的自相关矩阵; S3:对进行SVD分解，得出=CACT，求出的白化矩阵和白化后的数据Q(t)=B; S4:计算白化信号Q(t)对应的时频分布矩阵组{DQQ(ti,fi)|1≤i≤N}，N表示矩阵数量; S5:对时频分布矩阵组{DQQ(ti,fi)|1≤i≤N}联合对角化，确定酉矩阵M ; S6:估计分离矩阵W=MUB，及谐波电流估计值Y(t)=WUh(t)。请给出详细代码并解析

以下是基于时频域盲源分离算法的谐波电流估计方法的MATLAB代码和解析：

% Step 1: 平滑滤波器
Uh = % 输入谐波电压信号
smoothed_Uh = smooth(Uh); % 使用平滑滤波器平滑输入信号

% Step 2: 计算自相关矩阵
R = xcorr(smoothed_Uh); % 计算平滑信号的自相关矩阵

% Step 3: SVD分解
[U, S, V] = svd(R); % 对自相关矩阵进行SVD分解
B = U * sqrt(S); % 得到白化矩阵B
Q = B * smoothed_Uh; % 得到白化后的数据

% Step 4: 计算时频分布矩阵组
N = % 矩阵数量
DQQ = zeros(N, size(Q, 1), size(Q, 2)); % 初始化时频分布矩阵组
for i = 1:N
    DQQ(i, :, :) = spectrogram(Q, window, overlap, fft_length); % 使用spectrogram函数计算时频分布矩阵
end

% Step 5: 联合对角化
M = joint_diagonalization(DQQ); % 联合对角化得到酉矩阵M

% Step 6: 估计分离矩阵和谐波电流估计值
W = M * U; % 计算分离矩阵W
Yh = W * Uh; % 计算谐波电流估计值Yh

请注意，上述代码中的一些变量需要根据具体情况进行定义和初始化，例如`Uh`是输入的谐波电压信号，`N`是矩阵数量，`window`是窗口函数，`overlap`是重叠率，`fft_length`是FFT长度等。这些参数需要根据实际需求进行设置。

此外，代码中涉及的`smooth`、`xcorr`、`spectrogram`和`joint_diagonalization`函数需要根据具体算法实现进行编写或使用相应的MATLAB工具箱函数。

以上是对基于时频域盲源分离算法的谐波电流估计方法的MATLAB代码和解析。请根据实际情况进行适当调整和完善。