基于一阶RC模型的电池参数与SOC在线联合估计算法是通过电池的电流和电压数据，结合遗忘因子递推最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法（FFRLS+ EKF），实现对电池参数和SOC（State of Charge）的准确估计。其中，遗忘因子递推最小二乘法用于对历史数据进行权重分配，以降低旧数据对估计结果的影响；扩展卡尔曼滤波算法则通过观测模型和状态模型的融合，对当前时刻的参数和SOC进行估计。此算法的实现使用matlab程序，能够有效提高电池参数和SOC的估计精度。