空间手写识别技术是一种新的人机交互技术，其较之传统平面手写技术具有更自然地用户体验，是手写识别发展的趋势。空间手写识别与平面手写识别的区别主要体现在要将三维空间手写轨迹映射到二维平面手写轨迹，因此专门针对空间手写识别的预处理方法显得尤为关键。　　 本文在充分分析用于捕捉手写动作的三轴加速度传感器的噪声特点以及空间手写字符轨迹的几何特征的基础上，实现了空间手写的预处理过程，该过程包含基于Kalman理论的滤波器和一种新的基于主元分析法的平面化映射方法。在滤波处理方面，阐述了Kalman滤波理论的应用背景和发展，基于Kalman理论对加速度传感器进行了滤波器建模，并在噪声模型未知的情况下，用实验的方法确定了滤波器参数；在平面化处理方面，着重分析了传统投影方法的不足，采用基于主元分析(PCA)的投影算法对空间手写字符轨迹进行平面化处理。算法中，投影平面的确定仅依赖于手写字符轨迹采样点集本身的统计特征，故当书写角度发生变化时，投影平面也会随之产生适应性变化，以产生最佳的投影效果，改进了传统投影法给字符带来的畸变和失效。最后在实验中，验证了Kalman滤波器的效果；对比了指定初始平面投影法和主元分析投影法在不同书写角度下的投影效果，直观地证明了该投影算法的有效性。