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数据清洗

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数据清洗

数据清洗范文第1篇

1、挤点牙膏涂上,数据线轻轻的擦几下,用水冲一冲或者拿湿毛巾擦一下即可。或者用化妆棉润湿一下,反复擦拭几遍数据线也可以了。不能用强腐蚀性清洁用品,擦拭的毛巾或纸不可太粗糙且擦拭数据线的时候不要太过用力。

2、数据线,是连接硬盘与主板必需的组件,通常会在购买主板时附送。每条数据线只能连接两个IDE装置(比如光驱、硬盘、刻录机等)。

(来源:文章屋网 )

数据清洗范文第2篇

关键词:RFID数据清洗;SMURF;自适应窗口;跃迁检测;

中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2016)15-0237-04

Abstract:In the process of RFID application, the adaptive window algorithm based on SMURF can greatly improve the effect of data cleaning compared to static window algorithm, but the algorithm does not consider the dynamic mobile environment between tags and reader, if the reader missing the tags, the transition detection mechanism of this method will cause the cleaning window size can not reasonably and adaptively regulate, also will produce lots of false negative; In view of the above problems, this paper put forward the improvement based on the original algorithm, the average divideinto sub-windows of number one and sub-window of number two, use the observed valuein the number two of tagand the observed probabilitiesin the windowas the tag transition conditions, improved the tag’s transition detection accuracy of the original algorithm, and more effective to realize mobile single tag data cleaning. By experimental verification: In the mobile environment, the improved algorithm have better cleaning effect than SMURF.

Key words:RFID data cleaning; SMURF; adaptive window; transition detection

1 引言

射频识别 (Radio Frequency Identification,RFID)技术是利用射频通信原理实现非接触式的自动识别技术。在实际应用过程中,阅读器在其阅读范围内一旦识别到带有标签的物品经过时,就会自动且无接触的从标签中获取相应信息,识别物品或者实现自动收集物品信息的功能。目前阻碍RFID技术广泛应用的主要原因之一,就是原始数据获取的不准确,有时准确率仅为60%~70%,即阅读器漏读了30%~40%的数据[1]。 为了有效地支持RFID上层业务的逻辑处理,目前普遍采用的方法就是清洗原始数据。

在RFID应用过程的数据清洗技术中,有三种有效的方法可以提高RFID数据可靠性:硬件解决方案、中间件解决方案以及存储器解决方案。硬件解决方案着重提升包括阅读器和标签设备在内的硬件性能,如使用多个标签和阅读器来准确获取同一个物品的物理信息[2-4]。中间件解决方案主要在RFID原始数据未进入到数据库[5-7]之前,使用各种清洗算法对RFID原始数据进行清洗,从而到达数据可靠。而存储器解决方案是在数据存储过程中采用智能化控制技术对RFID不可靠数据进行修正[8-9]。基于中间件解决方案的简单与实用性,这一种解决方案已经成为保证RFID数据可靠性的主要研究热点,比较典型的方法有基于静态滑动窗口清洗方法和基于管道RFID数据清洗模型ESP。

对于静态窗口清洗方法[10],这种清洗方式简单易行,但是错误率较高,在标签移动过程中固定的滑动窗口不会在系统的整个生命周期保持有效;管道RFID数据清洗模型[11]其在绝大多数的RFID应用系统中,都能有效处理冗余数据和大部分的错误数据,但不能理想的动态性追踪标签;而Jeffery等人为了解决管道RFID数据清洗模型中所选时间粒度(即清洗窗口大小)的不恰当,造成更多的积极读错误(阅读器认为已经离开阅读范围的标签仍然在其阅读范围之内)或消极读错误(标签没有离开阅读范围,但是被误解为已经出了阅读器的阅读范围)的问题,提出统计平滑处理方法SMURF[12],该方法的窗口大小随着系统生命周期中RFID观测数据的改变,从而自适应调整;但是该方法忽略了单标签的空间粒度多变环境,当阅读器在动态移动中发生漏读,方法中的跃迁检测机制不能合理调整清洗窗口的自适应大小,并且使消极读错误大量产生。

本文对RFID数据清洗技术进行了深入研究,针对基于统计平滑处理(SMURF)的RFID数据清洗算法没有充分考虑到阅读器在其与标签的动态移动环境下发生漏读现象时,该算法中的跃迁检测机制不能合理使清洗窗口大小自适应调整,从而导致消极读错误大量产生的问题,提出把清洗窗口平均分成子窗口1和子窗口2,将个阅读周期内在窗口中观测到标签的概率差值以及在子窗口2中标签被观测到的值作为判断标签是否发生跃迁的条件,使原算法中的跃迁检测准确度提高。

2 基于统计样本的RFID数据流建模

本文提到的标签跃迁是指标签从阅读器阅读范围之内移动到阅读器范围之外后,RFID实际理想数据中的空白部分(见图1)。

在典型的RFID中间件解决方案中通常采用平滑窗口来清洗RFID数据流,但是窗口大小的调整需满足以下两种对立的应用要求:标签阅读的完整性和获取标签的动态变化。如图1所示。

(1)完整性(Completeness):由于小窗口的清洗容易产生消极读,丢失某些标签信息。因此必须保证有足够大的清洗窗口,能够在阅读器阅读范围内有效的读取到所有标签的信息,避免数据丢失。当然,周围环境、标签的种类以及阅读器的种类和阅读率都会影响窗口的大小,从而影响阅读器读取数据的完整性。

(2)标签动态性(Tag Dynamics):大窗口清洗虽然可以避免产生消极读错误,但同样不可避免的会出现阅读器错误的认为已经远离其阅读范围的标签仍存在于读取范围内,导致积极读错误产生。最糟糕的是,某些标签在离开阅读范围后又被放回阅读区间,但是由于窗口过大,阅读器无法正确判断标签的真实移动,从而在标签移动状态检测上出现问题。为了保证标签的动态性,我们需要了解标签的移动特点和应用领域。

在RFID应用过程中,当被附着标签的对象进入阅读器的阅读范围内时,就会产生一个RFID信息,但是标签与阅读器之间的动态移动环境下,阅读器读取的标签信息并不能保证连续;同时,标签与阅读器之间的距离也影响到标签被读取的概率,由于距离限制了阅读器发射的射频信号,所以标签想要被读取就要离阅读器近,反之离阅读器的阅读范围越远的标签就难以被成功读取到。因此基于统计平滑处理(SMURF)的RFID数据清洗算法对抽象的统计样本(阅读器读取的RFID数据信息)进行建模,利用样本理论,根据RFID数据的观测值驱动滑动窗口在系统的整个生命周期内,都能够连续地自适应调整自己的大小。

查询周期是单标签情况下,RFID阅读器与标签通信的基本时间单位,它包括两部分: 阅读器将射频信号发送给标签、标签接受到信号后发送应答给阅读器。为了增加RFID数据的可靠性,通常一个阅读周期由多个查询周期组成。用表示单位阅读周期,。

一个阅读周期内阅读器能读到的标签总数用表示,而一个阅读周期内被成功读取的标签数用表示,则一个阅读周期内标签的读取概率即为:

但是当标签信息漏读现象,发生在阅读器阅读范围之内的标签相对阅读器动态移动时(图3蓝线区间),也会使窗口条件满足情况1条件。这样就会使原算法错误地认为标签信号在当前窗口内发生了跃迁,而过大的窗口调整会产生更多的消极读。

针对情况1,本文提出规则1对当前清洗窗口大小进行适度调整,以满足清洗要求。

规则1:当且满足式(4)时,调整当前清洗窗口为;

情况2:改进算法为了更加准确的实现标签信号跃迁检测,提出规则2,引入窗口内个阅读周期观测到标签的概率差值和作为标签是否处于阅读器阅读范围之内的判断条件。

规则2:当在窗口内且,调整当前清洗窗口调整为原窗口的,也就是。

3.2 算法实现

为了减少RFID数据出现的积极读错误,同时平衡清洗窗口的平滑性,设置一个阅读周期为滑动窗口每次向前滑动的距离,为最小的清洗窗口值。将清洗窗口的中间时间节点作为标准,若滑动窗口内的数据在一个阅读周期内满足输出条件,即可输出数据。单个标签的改进算法如表1所示。

4 实验验证

测试环境如图4所示:

测试环境平台和软件:

测试平台:Microsoft Visual Studio 2010

数据库工具:Microsoft SQL Server 2008

数据生成的语言:C#

串口参数:

波特率:9600

数据位:8位

停止位:1位

校验位:无

现有的RFID数据清洗技术广泛采用模拟数据进行实验分析,为了验证本文所提出的改进算法,现数据模拟场景如下:固定一个阅读半径4.6m,最大阅读率为95%的阅读器,让单标签在阅读器阅读范围内外的任意位置以随机速度()变化移动。根据模拟场景,当有符合条件的数据(图6中RFID原数据)PC1就会自动生成并且储存在自己的数据库表格中。

由于一个阅读周期中还包含标签给阅读器的应答,因此每隔一个周期PC2会得到一条由PC1从数据库中通过串口发送的标签数据,PC2会执行完整性置信度的清洗算法,处理得到的标签数据,保存记录最终数据以作分析。简单构建标签信息数据格式如图5所示,以模拟阅读器有无读取到随机速度的标签:

B1位:标签未被读取即为0,标签被读取即为1;A1~A7:标签的移动速度,0~90随机数。

由图6可知,当标签在阅读器阅读范围内动态移动而发生阅读器漏读标签信息时,改进算法能够更加合理的使清洗窗口大小自适应调整,从而使得清洗的数据更加接近实际理想数据,并且能够更准确地动态判断标签信号跃迁检测。这种与实际数据相比,清洗效果明显优于SMURF原算法的改进算法在性能上整体实现了提升。

由图7可知,相较于SMURF原算法,改进算法在标签以随机速度变化移动过程中,减少了积极读错误的产生;但是却增加了消极读错误,因为改进算法中进行数据处理的清洗窗口会比原算法的小,因而标签跃迁检测机制检测不到清洗窗口。

5 结论

本文分析比较了几种经典的数据清洗技术,并且对基于统计平滑处理的RFID数据清洗技术进行了深入研究,针对阅读器在动态移动环境下发生标签信息漏读现象,该算法中的跃迁检测机制不能合理使清洗窗口大小自适应调整,导致消极读错误大量产生;为此,本文提出改进算法,利用个阅读周期内在窗口观测到标签的概率差值和子窗口2中标签被观测到的值作为判断标签发生跃迁的条件。经实验验证,改进算法使得动态标签跃迁检测的准确度提高,但是改进算法过小的清洗窗口,也将引入一定程度的消极读错误,这个问题有待进一步研究解决。

参考文献:

[1]谷峪,于戈,张天成.RFID复杂事件处理技术[J].计算机科学与探索,2007,I(2):255-267.

[2] M. S. Trotter and G. D. Durgin.Survey of Range Improvement of Commercial RFID Tags with Power Optimized Waveforms[C].IEEE International Conference on RFID, April 2010:195-202.

[3] A. Rahmati, L. Zhong, M. Hiltunen, and R. Jana.Reliability Techniques for RFID-Based Object Tracking Applications[C]/.Proceedings of the 37th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN ’07). IEEE Computer Society, 2007:113C118.

[4] H. Chen, W. Ku, H. Wang and M. Sun.Leveraging spatio-temporal redundancy for RFID data cleansing[C]/.Proceedings of the 2010 international conference on Management of data, SIGMOD '10, 2010.

[5] S.R. Jeffery, M. Garofalakis, and M.J.Franklin.Adaptive cleaning for RFID data streams[C]// Proceedings of the 32nd international conference on Very large data bases , VLDB Endowment, 2006:163-174.

[6] H. Gonzalez, J. Han, and X. Shen.Cost-conscious cleaning of massive RFID data sets[C]/.Proc. 2007 Int. Conf. on Data Engineering (ICDE'06), Istanbul, Turkey, April 2007.

[7] B. Song, P. Qin, H. Wang, W. Xuan, G. Yu,.bSpace: A data cleaning approach for RFID data streams based on virtual spatial granularity[J].Proceedings of HIS, 2009 (3):252-256.

[8] P. Darcy, B.Stantic and A.Sattar.A Fusion of Data Analysis and Non-Monotonic Reasoning to Restore Missed RFID Readings[J].Proceedings of Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing (ISSNIP 2009), 2009:313-318.

[9] J. Rao, S. Doraiswamy, H. Thakkar and L. S. Colby. A Deferred Cleansing Method for RFID Data Analytics[C].VLDB, 2006.

[10] E.Rahm and H.Do.Data cleaning:Problems and current approaches[J] .IEEE Data Eng.Bull, 200023(4):3-13.

数据清洗范文第3篇

关键词:支付清算 数据分析 实现

一、前言

近年来,为适应社会主义市场经济发展的要求,人民银行加快了支付清算体系的建设步伐,已基本建成了以人民银行现代化支付系统为核心,银行业金融机构行内系统为基础,票据支付系统、银行卡支付系统为重要组成部分的支付清算网络系统,为经济金融和社会发展提供了快速高效、安全可靠地支付清算渠道。

随着支付清算体系的完善,大量跨银行跨区域的资金通过人民银行搭建的清算平台进行流转。目前人民银行支付清算系统包括了大额支付系统、小额支付系统、支票影像交换系统、境内外币支付系统、电子商业汇票系统、网上支付跨行清算系统6大核心业务系统,为商业银行之间和商业银行与人民银行之间的支付业务提供最终资金清算功能,是银行资金汇划与资金清算的重要平台和核心枢纽,也是金融市场的核心支持系统,为经济的发展发挥了重要作用。2011年,湖南省支付清算系统处理往来业务4,786万笔,日均19万笔,同比增长36%,交易金额32万亿元,日均1,280亿元,同比增长14%。支付清算系统已经成为湖南省资金汇划和资金清算的重要平台和核心枢纽,包含了全省主要支付清算业务数据,有丰富的数据资源值得挖掘分析。

二、支付清算业务数据分析系统概述

支付清算业务数据分析系统是中国人民银行长沙中心支行开发建设的,实现支付清算系统业务数据深度挖掘和分析研究的数据分析系统。该系统采集、积累支付清算系统业务数据,形成全面、完整、历史的业务数据库,实现数据资源有效管理和综合利用。系统可对支付清算业务数据信息进行各种分析,通过筛选重要业务信息,对热点问题进行深度挖掘和延伸分析,开展专题调研,建立研究模型,形成分析报告,为人民银行在宏观金融经济决策方面提供有高度实用强的分析依据。

高效处理原则。数据分析系统的显著特点是需采集、管理、统计分析海量的支付系统业务数据,系统处理压力很大,要设计合理的分类方法和分析模型,采取必要的技术手段增强系统的处理能力,最大限度地发挥系统潜能,确保系统对信息的高效处理,完成对数据的有效利用。

前瞻性原则。系统建设应根据当前业务需求的迫切性及未来发展的趋势,统筹规划处理的业务及其相应的功能。应用设计应具有前瞻性、灵活性和通用性,采用开放的系统平台、数据库产品、灵活的统计分析工具、模块化的结构,新增、更换系统模块或者未来支付系统数据集中不对应用系统已有的架构造成影响。系统架构应该具有灵活的扩展性,可以满足未来业务发展与技术进步对系统扩充的要求。

标准化规范化原则。数据分析系统的建设,必须统一数据划分标准,对于数据的各个项目要按照国家统计标准进行分类,以便于之后数据统计的准确性。考虑到系统以后良好的拓展性也要按照国家标准统一分类,保证今后易于拓展与别的系统相连。

安全性原则。数据分析系统处理的数据是反映经济金融活动的敏感数据,应提供完备的安全机制,确保系统安全、可靠、稳定地运行,防止业务数据被非法访问、篡改与窃取。系统应建立完备的审计与跟踪机制,对系统重要事件进行记录,便于日常管理、故障处理和事后稽查。

三、支付清算业务数据分析系统架构

数据分析系统采用多层、可扩展框架结构,整体上包括数据采集、数据管理和应用服务三个部分。其中数据采集包括:数据源、数据采集和传输;数据管理部分主要统一存放支付系统等相关业务数据;应用服务部分包括:数据查询、统计报表和安全管理。

数据采集应用主要包括数据采集模块和数据传输模块。数据采集平台的功能是统一从大额支付系统和小额支付系统采集支付业务统计分析所需要的各种基础数据,并进行数据正确性检验,采集后数据统一存入数据库中。数据库存储和管理历史详细的各种业务资料和汇总统计数据,是统一的支付统计分析数据平台,为访问用户提供数据服务。数据库层还部署有数据管理应用模块,主要负责数据模型和业务数据的管理。统计分析应用主要包括:数据查询模块、统计报表模块和安全管理模块。统计分析应用层根据业务的需要,以模块化的方式,提供历史数据查询、统计报表展现和安全及用户管理等服务,并能根据业务发展的需要,在未来方便的加入新的应用模块。Web服务接受用户提交的访问请求并提交到应用服务层,为数据分析系统应用提供统一的访问接口。用户访问采用基于Web的B/S架构,为用户提供了方便的访问服务,有利于系统的实施和维护。

系统采用最典型的三层架构进行开发,用数据库作存储层,用面向对象来实现业务层,用web来作为用户接口层。数据分析系统主体拟采用J2EE体系进行开发,通过提供统一的开发平台,J2EE降低了开发多层应用的费用和复杂性,同时提供对现有应用程序集成强有力支持,完全支持Enterprise JavaBeans,有良好的向导支持打包和部署应用,添加目录支持,增强了安全机制,提高了性能,具体架构如下图所示:

在存储层,使用的是ORACLE数据库,Hibernate是一个开放源代码的对象关系映射框架,它对JDBC进行了非常轻量级的对象封装。在业务层,因为当前业务有变动且数据量巨大,所以在标准J2EE系统中,使用了spring这样一个bean配置的轻量级架构,对业务架构影响小。在用户接口层,Servlet、Jsp、javaBean和structs均能够作为架构来应用。Struts采用基于事件的方式,并混合使用Servlets和Jsp,则可以建立可扩展的应用,使其作为用户接口层基础架构。

四、支付清算业务数据分析系统功能实现

支付清算业务数据分析系统主要功能包括数据分析、数据查询、数据处理和账户管理功能。

数据分析功能根据系统采集整理、分类、统计、汇总的支付业务数据,开展各种业务特点分析,主要分为运行情况汇总分析、资金流量流向分析、支付业务应用分析、支付支持产业分析、区域支付业务分析、支付业务重点分析等六个模块,对大、小额汇总数据进行数据固定加工处理,通过建立模型和算法开展有价值的各种数据分析,输出报表、图形与文字说明。

数据查询功能提供丰富的查询功能,可以对不同时期的、不同区域的、不同类型的支付清算业务数据进行全方位、多角度的查询,用户能自定义的各项查询内容进行任意条件组合的模糊查询,并将查询结果输出为相应的报表,尤其对特色分析与重点分析的查询。如查询全省业务汇总数据,按县或地区至省内(省外)业务数据,行业或单位的业务数据等。

数据清洗范文第4篇

一、豫剧青衣的唱腔及代表人物

豫剧唱腔以韵味醇美、行腔酣畅、吐字清晰、善于表达人物内心情感著称。青衣的唱腔讲究清丽、柔美、圆润,这样的唱腔特点不仅令人回味无穷,而且还有助于塑造一些哀怨、坚贞、缠绵的人物形象。豫剧演唱以旦角为主,在四大声腔的基础上,逐步形成了以常香玉、陈素真、崔兰田、马金凤、阎立品为代表的五大流派。

五大流派在唱腔上各有特点,而青衣尤以唱功为主。以常香玉为首的常派唱腔,将豫西调的浑厚、深沉、庄重、浪漫和豫东调的特点混合在一起,在这两种音调汇合上开创了新的局面,使其“腔”呈现出了动态美。

以陈素真为首的陈派,其唱腔古朴典雅,韵味纯正,是祥符调声腔的集大成者,有“大音希声”的王者之韵。

崔兰田为豫西流派的杰出代表,其唱腔以下五音为体,兼用上五音,同时融会秦腔、曲剧、河北梆子、京昆等剧种的音调,唱腔旋律丰富多彩,发音长于鼻腔共鸣,音域宽广,行家总结为“气不暴,声不抢,字不逼,音不撞,形不露”;行腔朴实,较少使用花腔,表演形静而实动。

以马金凤为首的马派唱腔,其嗓音明亮纯净、清脆圆润,音质坚实、柔韧,唱法上以假声为主,真假声结合运用;唱腔结构严谨,旋律朴实,节奏明快、舒展,技巧娴熟。马派唱腔的特点是刚健豪爽,深入浅出,蕴藉醇化。

阎立品的阎派唱腔能做到一个戏一个样,处处新颖,有人物、有性格,而且感情深厚,耐人寻味。她不以行腔花哨取胜,但无平淡乏味之感;她的唱腔不但继承了豫剧朴素大方、高昂奔放的特点,而且不乏优美娟秀、细致委婉的表情。

二、豫剧青衣的舞台表现及实例分析

豫剧是一门综合性的舞台表演艺术,青衣一角虽以唱功为主,但仅有唱是不够的。要想征服观众,还必须有细腻丰富的舞台表现。既要会唱,还要能演。优秀的青衣演员需要具备扎实的“四功五法”,即以唱功为主体,以做功为载体,念功画龙点睛,准确而深刻地表现人物的内在情感世界,揭示人物命运、刻画人物性格。

(一)青衣舞台表现之――念功。念功是一种内心的独白,表演时要做到字正腔圆,言为心声。由于青衣念韵白,需要具备一定的声调与节奏技巧,演员在表演时,吐字真切、以字行腔、字声相谐。豫剧中的念白同时要注意旋律与语气的表达,突出豫剧声腔艺术的韵律美,做到“念要像唱”。陈素真在台上的念白被评价为“高低抑扬,错落有致,轻重徐疾,相间得体,字正音准,脆甜明亮……”极富音乐之美。崔兰田在豫剧《秦香莲――抱琵琶》中的念白形散而意不散,哀哀怨怨、如泣如诉,近乎于说白或朗诵,把秦香莲对丈夫的怨恨淋漓尽致地刻画出来。

(二)青衣舞台表现之――做功。因青衣饰演的都是端庄稳重的中年女性,在舞台上的动作幅度较小,表演要诀是“上场伸手似撵鹅,回手水袖搭手脖;飘飘下拜如抱子,跪下不能露脚脖。”“说话不看人,走路不踢裙,男女不挽手,坐下看衣襟。”演员需要熟练掌握水袖、云手等基本技能,对台步、眼神、手势等一招一式都必须拿捏到位,训练有素,才能在表演中自然运用这些功法和技能,使角色塑造逼真而感人。青衣戏的体态语言可以传情,要做到以情做戏,以情传戏,就要在做功上加强训练。

(三)“青衣第一人”张宝英的舞台表现。被誉为“青衣第一人”的张宝英老师是崔派传人,成功塑造了四大悲剧中的人物形象。她的舞台表现以稳重大方、细腻真切著称。张宝英老师擅长通过人物的一笑一颦、一举一动等较生活化的细微肢体语言,揭示人物复杂的思想感情和性格特征。比如在《桃花庵》的演出中,有一个接杯子的动作,张宝英饰演的窦氏只是把用过的茶杯在妙善的托盘中轻轻一按,妙善此时便惶恐地低下了头。这个细节精妙揭示了窦氏的机敏和妙善的惶恐之情。在《包青天》中,张宝英饰演的秦香莲见到夫君陈世美,用手扶陈世美三次,三次动作都不同,把一个妻子遭遇丈夫遗弃,渴望丈夫回心转意的复杂内心展示了出来。

(四)“豫剧皇后”陈素真的舞台表现。陈素真在舞台表现方面对豫剧的贡献尤为突出,开创了豫剧舞蹈化、技巧化、形式美之先河,被誉为“豫剧舞台上的一尊美神”。她身段动作优美规范、细腻传神、刚柔相济、含蓄秀美,台步行走如飘,能够准确传达人物的内心世界,出神入化的舞台表现力不知倾倒了多少观众。其水袖技法堪称一绝,长绸舞、水袖功都美轮美奂。陈素真独创了飘、抓、转、托、揉、旋袖,以及团花袖、烟云袖、扇花袖、波浪袖、飞天袖、鸳鸯袖等多类袖花。其成功塑造了《宇宙锋》中赵艳容这个青衣形象。她将水袖的多种技法综合变换,表演起来忽轻忽重、忽刚忽柔、忽疏忽密,把雍容端庄的赵艳容于疯癫中变化万端的感情波澜表现得淋漓尽致,演出了该剧的新水平和豫剧的特色。

三、豫剧青衣的角色塑造

角色塑造是戏曲表演的终极目标。表演艺术家要不断深入体验生活,积累生活经验,丰富自己的修养和认知能力,才能将青衣的角色进行完美演绎。

悲情主义是大多数青衣戏的感情基调。通过扮演那些命运多舛、饱经沧桑,却又坚持正义、坚韧不拔的女性角色,唤起人们对于旧社会妇女的同情和歌颂。如《桃花庵》中的窦氏、《三上轿》中的崔氏、《铡美案》中的秦香莲、《卖苗郎》中的柳迎春等角色,无一不是封建社会悲苦命运的女性形象。

真正要演好传统剧目中的青衣角色,不在于形似,而在于神似。有着“人民艺术家”之称的常香玉大师,出生在一个穷苦家庭,“戏比天大”是她的座右铭,她在艰苦的岁月里,坚持下基层体验生活。她塑造的悲剧人物总能将人的情感与理性的冲突、主观与客观现实的冲突等交织在一起,充分揭示剧中人物的悲剧命运,给人以“凄美”的感觉,有着强烈的艺术感染力。

数据清洗范文第5篇

原文:

《同姜邦杰游南湖》朝代:宋    作者:叶翥

联骑上南明,清谭意自倾。

云垂山掩翠,风静雨飞声。