在复杂振动环境中重建静态方向场是一个复杂而富有挑战性的任务，但通过高效的信号处理算法、多传感器融合和物理模型预测等方法，可以有效提升方向场重建的准确性。期待未来能有更多创新性的方法出现在这一领域，以推动相关技术的发展和应用。

1.信号预处理

滤波去噪：采用低通滤波器，去除高频振动噪声干扰，保留重力感应信号低频特征。如截止频率设为10Hz，滤除高于该频率的振动杂波。

数据平滑：运用滑动平均法，对滤波后数据平滑处理，减少随机波动。例如，取5个连续数据点平均，使信号更稳定。

2.姿态解算

基于坐标系变换：利用重力加速度在传感器各轴分量，通过三角函数关系解算姿态角。如根据重力在x、y轴分量计算俯仰角和横滚角。

融合多传感器数据（可选）：结合陀螺仪数据，用互补滤波或卡尔曼滤波算法，提高姿态解算准确性，降低振动导致的积分漂移误差。

3.方向场重建

建立参考模型：依据解算出的姿态角，以传感器初始位置为参考，构建静态方向场数学模型。

动态更新调整：随传感器位置变化，实时更新方向场模型参数，适应复杂振动环境，确保方向场准确重建。