总容量通常使用普通最小二乘法 (OLS) 估算。本周，您将了解到这种方法从根本上来说是不正确的，并将了解到应该使用总最小二乘法（TLS）。您将学习如何求出加权 OLS 解法作为基准，以及如何求出加权 TLS 解法。

遗憾的是，你们在第 2 周学习的加权 TLS 解决方案并不适合在 BMS 这样的嵌入式系统上进行高效计算。作为寻找高效加权 TLS 方法的中间步骤，本周你们将首先学习一种比例加权 TLS 方法。然后，您将学习如何将其推广为 "近似加权 TLS"（AWTLS）方法，这种方法能提供良好的估计值，并且可以在 BMS 上实现。

在本课程中，您已经学习了许多估算总容量的方法。本周，您将学习如何在 Octave 代码中实现这些方法。您还将探索不同的模拟场景，以确定每种方法与其他方法相比的效果如何。这些场景是混合动力电动汽车 (HEV) 和电池电动汽车 (BEV) 应用的代表，但学到的原理可以推广到其他类似的应用领域。

在专业第三课中，您学习了如何使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）和西格玛点卡尔曼滤波器（SPKF）来估计电池的状态。在本荣誉周，您将学习如何扩展这些概念，在状态已知的情况下应用 EKF 和 SPKF 估算电池模型的参数，以及如何同时估算电池模型的状态和参数。

您已经学会了几种不同的总容量估算方法。总的来说，其中一些方法比其他方法更有效，但任何方法的好坏都取决于您提供的数据。在本项目中，你们将探索一种不同的方法来确定 "x "和 "y "数据，作为总容量估算方法的输入。