由于微机械(MEMS)技术的发展和研究的不断深入,微惯性传感器的发展和研究也备受重视。以及微惯性传感器具有重量轻、体积小、容易系统集成等的优势,也广泛的被应用于航空航天、军事以及机器人等领域。国际上对微惯性传感器的研究也是数不胜数,做了很多工作,同时也取得了明显的成果。但是,由于微惯性传感器在精度和稳定性上发展的还是不够理想,所以除了改进传感器的设计和制造外,对传感器信号进行处理也是很有效的方法。但是考虑到微传感器的应用背景,一般传感器的信号的统计特性是变化的,或者无法预知信号的统计特性,所以较好的方法是采用自适应滤波处理。首先,论文结合国内外对微惯性传感器研究的成果,对微惯性传感器进行理论综述。介绍了微惯性传感器的技术背景和发展状况,在此基础上研究了微机械陀螺仪和微机械加速度计的工作原理和噪声信号建模。为微传感器信号自适应处理做理论铺垫。其次,论文对自适应滤波器进行了研究,介绍了自适应技术的发展状况和前景,以及自适应滤波的原理。在此基础上研究算法的原理并应用程序设计了自适应滤波器,并分别对不同阶数、不同步长因子的情况进行matlab仿真,仿真出较稳定的自适应滤波器参考参数。采用该参数为依据的自适应滤波器对确定传感器的信号进行滤波仿真,取得了很好的效果。最后,基于上述滤波器参数,本文基于DSP Builder设计自适应滤波器,对微型陀螺仪信号进行了自适应滤波仿真。本设计的研究为以后传感器的推广以及精度的提高起了推动作用。