随着微惯性传感器在智能手机上的广泛普及，基于微惯性传感器融合的手机3D运动轨迹还原技术正在成为新一代人机交互的研究热点。该领域当前尚属兴起阶段，随着智能手机的逐步普及和嵌入式微惯性传感技术的不断发展，该领域将具有重要的商业应用前景。　　 本文采用了Android平台下的智能手机采集原始传感器数据。搭建了一套从数据处理、抑噪补偿、姿态还原、累积误差消除到轨迹积分还原的处理算法。在Android平台实现了一个通过OpenGL渲染还原轨迹点的展示平台。通过分析手机平台上的嵌入式微惯性传感系统的特殊性，比较了传统的MEMS处理算法，提出了几点想法。　　 针对手机终端加速度传感器更容易受到热噪声影响这一特点，提出了一个基于分类统计的加速度传感器异常跳变信号修正算法。分析了传统的傅氏变换在处理非线性非稳态特征的传感数据上的不足，并且针对手机平台上的计算能力弱这一特点，使用HHT方法完成了对传感数据的抑噪处理，通过EMD分解不但很好的保留了原始信号的特征同时起到了很好的抑噪效果。最后，本文就当前传统的MEMS传感器信号轨迹还原中没有很好的针对单一轨迹内消除累积误差的方法，提出了一种新的基于上下文的分段累计误差消除算法。　　 最后通过试验证明了整套算法的有效性，较好的提高了实时3D空间轨迹还原精度。