人类在手工的精确定位方面具有固有的局限性，这种局限性是由于人手运动时产生的一些固有的无意识运动。这种固有的、无意识的、类似正弦曲线的运动就是生理性震颤。在显微手术或者生物工程的细胞操作中，影响操作者产生错误运动最常见的类型是生理性震颤，其不但使某些需要精确操作的环节变得复杂，也使某些特定的环节变得不可能实现。基于生理性震颤和手持设备的特点，本文设计了一种精度高的手持设备生理性震颤测量系统。手持设备的运动由一个磁强计辅助测量的全加速度计测量单元进行测量，该测量单元由三个双轴的微型加速度计和一个三轴的磁强计组成。一方面，由加速度计信息经过一定的运动学算法可以得到手持设备的角运动信息，这种算法精度很高，但是会产生积分漂移现象；另一方面，磁强计和加速度计可以联合得到一个有噪声但没有漂移的方位信息。对基于四元数的增广卡尔曼滤波器进行研究并应用该算法将磁强计和加速度计的传感信息融合来提高传感精度。本文首先完成了手持设备测量单元的设计，通过和传统的惯性测量单元的误差偏差进行对比，证明了本系统的优越性；分析了惯性测量系统的各类误差源，对传感器的测量误差和安装误差进行建模；研究传感器确定性误差的标定方法，完成对传感器确定性误差的修正；利用加速度计信息计算出载体的角速度向量，参考惯性测量中姿态矩阵的更新方法，完成了对设备的六自由度运动信息的复现；使用TRIAD算法将重力信息和地磁信息融合得到与观测向量相关的方向余弦矩阵，在此基础上设计一个增广的四元数卡尔曼滤波器将角速度向量和方向余弦矩阵融合获得对载体方位的估计；将更新的加速度信息融合经过两次积分，得到载体的位置信息，通过简单的动力学模型计算出设备尖端的位置信息；最后将尖端位置信息经过WFLC滤波，得到手持设备的生理性震颤和震颤信号的预估信号。