为了降低噪声对光纤陀螺输出的影响, 提出了一种基于改进经验模态分解 (MEEMD)和前向线性预测 (FLP)结合的光纤陀螺去噪算法。首先, 引入排列熵概念, 利用改进经验模态分解对光纤陀螺信号进行分解与重构; 然后针对分解后混合噪声的低阶 IMF项, 通过 FLP算法进行滤波去噪; 最后将经过 MEEMD-FLP处理后的信号进行重构以得到结果。对某干涉型 FOG进行静态测试, 通过实测数据计算结果表明: 与原始 FOG信号相比, 降噪后的 RMSE降低了 76.77%, 标准差降低了 76.76%。该算法可有效降低噪声对 FOG输出信号的影响, 具有更高的去噪精度。

以5-氨基异酞酸为初始原料, 通过酯化、肼解和席夫碱等反应合成了双三齿配体LD, 并通过与锌离子(Zn2+)自组装构筑了金属(锌)-有机大环化合物LD-Zn, 利用紫外-可见光谱、核磁、电喷雾质谱等表征手段研究了LD-Zn对氨基葡萄糖的识别作用。核磁光谱和电喷雾质谱测试表明, 氨基葡萄糖分子能够进入到大环LD-Zn内部, 并且LD-Zn以1∶1的比例包合了氨基葡萄糖分子。紫外-可见光谱表明, 当向LD-Zn中加入氨基葡萄糖后, 373 nm处的吸收峰强度增加, 269 nm和303 nm处的吸收峰强度降低, 平衡常数K达到4.19×103 L/mol, 最低检测限为5.0×10-6 mol/L。通过对比测试发现, LD-Zn只对氨基葡萄糖有紫外光谱响应, 而对葡萄糖和三乙胺无任何响应, 说明氨基葡萄糖的结构与大环化合物LD-Zn的空腔更匹配, LD-Zn对氨基葡萄糖的识别不是单纯羟基(氢键)或者氨基(碱性)引起的, 而是由LD-Zn限域的空腔效应和氨基的氢键协同作用实现了对氨基葡萄糖的识别。