31、20世纪80年代芬兰舞蹈的两种先锋视角

20世纪80年代芬兰舞蹈的两种先锋视角

1. 芬兰舞蹈领域的变革

在芬兰,文化和艺术层面上,舞蹈长期处于边缘地位。尽管其历史可追溯到20世纪初,但机构层面上,1922年芬兰国家芭蕾舞团在芬兰歌剧院成立,相比挪威国家芭蕾舞团1958年在奥斯陆国家歌剧院成立要早。歌剧院为芬兰古典芭蕾提供了舞台、定期演出和专业培训学校。

早期现代舞资源匮乏,但在一些对身体表达和先锋舞蹈感兴趣的剧院导演支持下,获得了一定发展。20世纪20 - 30年代,许多芬兰现代舞者在中欧开启了职业生涯。直到60年代,芬兰专业现代舞表演才真正兴起。70 - 80年代,近二十家新的专业现代舞公司成立,如1972年成立的Dance Theatre Raatikko,借鉴新剧院公司民主决策模式,通过全国巡演拓展观众群体。

国际影响对芬兰舞蹈发展起到了积极作用,也影响了两位舞者兼编舞师Reijo Kela和Sanna Kekäläinen的职业生涯。由于芬兰缺乏现代舞官方机构、舞台和学校,许多舞者出国学习:20 - 50年代前往中欧;60 - 70年代倾向于去英国和美国;80年代尤其在荷兰学习。同时,外国艺术家来访演出,教师开设现代舞和爵士舞课程。60年代,旧欧洲自由舞理念与美国新影响产生冲突,如芬兰现代舞先驱Riitta Vainio的作品以及玛莎·葛兰姆和默斯·坎宁安公司访芬时的反响都体现了这一点。

80年代,芬兰舞蹈界发生了显著变化,被称为“舞蹈的十年”。编舞师、舞者和公司数量大幅增加,作品更加多样化。1983年,赫尔辛基剧院学院舞蹈系开始提供大学水平的当代舞培训。舞蹈作为一种艺术形式得到国家更多认可,包括设立艺术委员会和舞蹈信息中心、获得更多资助、建立职业学校。一些高中开设舞蹈课程,1981年《T

【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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