4、短视频平台上少数民族文化内容分析

短视频平台上少数民族文化内容分析

在当今数字化时代,短视频平台成为了文化传播的重要阵地。少数民族(EMG)文化在短视频平台上的呈现与传播,不仅能让更多人了解和欣赏到独特的民族风情,还对少数民族文化的保护和传承具有重要意义。

研究问题提出

由于不同少数民族群体的生活环境和文化背景不同,他们在短视频内容中可能会呈现出特定的文化偏好。例如,第一大群体中藏传佛教盛行,第四大群体的居民更喜欢展示他们的民间舞蹈和民歌。由此引出几个关键问题:
1. 不同的少数民族群体能在短视频平台上产生哪些独特的文化内容?
2. 什么样的短视频内容有助于特定的少数民族群体吸引观众在短视频平台上的观看兴趣?
3. 基于少数民族短视频内容的发展,可以设计出哪些文化保护方法?

文献综述
  • 少数民族文化内容 :以往大多数研究集中在社交媒体平台上的普通用户,根据性别、年龄、教育背景和平台使用经验对在线用户进行划分。对于少数民族群体,很少有研究将其与主体民族区分开来,并关注他们独特的文化特征。同时,虽然有一些研究对短视频内容进行了分类,但缺乏对中国少数民族用户上传的文化视频内容的分类研究。为了全面分析少数民族发布的视频内容,将55个少数民族分为七个主要群体,划分依据包括语言、宗教、婚姻、生活区域和群体特征。具体如下表所示:
    | 主要群体 | 语言和文字 | 宗教 | 婚姻 | 生活区域 | 民族特征 |
    | — | — | — | — | — | — |
    | 第一组(藏族、裕固族、门巴族、珞巴族、土族) | 独立 | 藏传佛教 | 族际婚姻 | 西部地区(西藏和青海) | 宗教文化

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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