以下是基于无迹卡尔曼滤波器（UKF）和扩展卡尔曼滤波器（EKF）实现电池充电状态估计的示例代码。这里假设你已经有了电池模型和测量数据，代码主要展示了如何使用UKF和EKF进行状态估计。

首先是基于UKF的实现：

python

import numpy as np
from scipy.linalg import cholesky
from filterpy.kalman import UnscentedKalmanFilter
from filterpy.kalman import JulierSigmaPoints

def battery_ukf_estimation(measurements):
# 定义电池模型和测量矩阵
# 在这里，你需要根据你的实际电池模型和测量数据来定义状态转移函数和测量函数
def battery_state_transition(x, dt):
# 状态转移函数
# 根据电池模型更新状态向量
# 返回更新后的状态向量
pass

def battery_measurement_function(x):
    # 测量函数
    # 根据电池模型计算测量向量
    # 返回测量向量
    pass

# 初始化UKF滤波器
num_states = 3  # 状态向量的维度
ukf = UnscentedKalmanFilter(dim_x=num_states, dim_z=1)

# 设置状态转移函数和测量函数
ukf.f = battery_state_transition
ukf.h = battery_measurement_function

# 设置测量噪声和过程噪声
ukf.R = np.array([[1.]])  # 测量噪声的协方差矩阵
ukf.Q = np.eye(num_states)  # 过程噪声的协方差矩阵

# 设置初始状态和协方差矩阵
ukf.x = np.array([0., 0., 0.])  # 初始状态向量
ukf.P = np.eye(num_states)  # 初始协方差矩阵

# 用于生成Sigma点的函数
sigma_points = JulierSigmaPoints(num_states, kappa=0.1)

# 存储估计结果
estimates = []

# 执行滤波
for measurement in measurements:
    # 预测步骤
    ukf.predict(dt=1.)  # dt是时间步长，根据实际情况设置

    # 更新步骤
    ukf.update(measurement)

    # 存储估计结果
    estimates.append(ukf.x)

return np.array(estimates)