5、青铜时代欧洲社会的图像、交换与价值解读

青铜时代欧洲交换与价值研究

青铜时代欧洲社会的图像、交换与价值解读

1. 船只与交换

在史前世界,水路旅行具有浓厚的仪式性,这也凸显了船只的重要意义。Kristiansen和Larsson强调,旅行和远距离接触能带来社会权力,特别是获取金属、异国商品和新知识的途径。

在斯堪的纳维亚,制造青铜制品所需的铜和锡需从数百公里外的欧洲大陆南部进口。铜的最近来源在阿尔卑斯山,而制造青铜所需的大部分锡来自英格兰西南部和加利西亚。船只成为获取这些资源的媒介。

Kristiansen认为,斯堪的纳维亚海岸沿线的众多石冢在远距离交换中具有导航和沿海定位的重要作用,斯堪的纳维亚北部的皮毛与欧洲大陆南部的金属进行交换。南部斯堪的纳维亚的精英阶层可能是挪威北部和瑞典与地中海之间远距离交换的中间人,交换路线可能是跨北海和大西洋海岸,或者穿越欧洲大陆中部。

此外,Kristiansen还通过分析岩石上雕刻的船只风格的异同,试图确定青铜时代船只的航行路线。他认为岩石雕刻可能是酋长在航行出发、到达或返回时留下的,以确保航行和贸易的成功。例如,他比较了博胡斯兰北部托尔斯博的船只图像与日德兰半岛北部希默兰的特鲁霍伊高墓地墓碑上的船只图像,认为这可能代表着酋长的访问。然而,这种直接比较只能解释少数选定的图像,对于数千个其他船只描绘的解释作用有限。

一些学者认为,斯堪的纳维亚南部物质文化中的一些图像与异国器物风格和非本地信仰系统有关,这些可能是社会精英引入当地的,来源广泛,从欧洲中部到希腊、埃及甚至西亚和安纳托利亚。但并非所有图像都与航海或远距离交换有明显联系,如动物、人类、几何图形等图像。Bradley指出,真正的问题不是识别与遥远地区的风格联系,而是解释为什么外来图像如此受欢迎。Kristiansen和

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【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定增益卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论Matlab代码实现,涵盖其在非线性系统、多源数据融合及动态环境下的应用。文中结合具体案例如四旋翼飞行器控制、水下机器人建模等,展示了各类滤波方法在状态估计中的性能对比优化策略,并提供了完整的仿真代码支持。此外,还涉及信号处理、路径规划、故障诊断等相关交叉领域的综合应用。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、机器人、导航控制系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解各类卡尔曼滤波及其变种的基本原理适用条件;②掌握在实际系统中进行状态估计数据融合的建模仿真方法;③为科研项目、论文复现或工程开发提供可运行的Matlab代码参考技术支撑; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐项运行调试,对照算法流程理解每一步的数学推导实现细节,同时可拓展至其他非线性估计问题中进行对比实验,以提升对滤波算法选型参数调优的实战能力。
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