步态是指人或动物通过肢体运动并前进的一种周期性的形式和样子。（如行走，奔跑，脚步移动等）。与走路不同，走路一个过程，而步态是一种形式。不同文献对步态的定义多有不同，模糊来说，步态就是描述人走路特点的一种周期性现象，并且每个周期可以被分为多个部分进行分析。当代关于步态分析的研究基本都是以人类为对象，所以我们提到“步态”，一般特指是人类的行为方式。步态被分为正常步态和病理步态。
人类对步态分析的研究从三百多年前就已经开始。今天，步态分析领域已经有了多个子分支，并仍处在发展当中。
步态分析
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简介
历史
科学的步态分析的先驱者是亚里士多德的De Motu Animalium (动物的步态)和在1680年晚些时候的，乔瓦尼·阿方索·博雷利的文献，也叫De Motu Animalium。在19世纪90年代，德国解剖学家克莉丝汀·威廉·布劳和奥托·菲舍尔发表了一系列负载和空载条件下的人体步态的生物力学论文。
随着摄影和胶片技术的发展，照相机可以捕捉、揭示人类与动物运动细节的一序列图像，这些是通过裸眼而看不到的。埃德沃德·迈布里奇和艾蒂安 - 朱尔斯是这些发展在20世纪初的开拓者。例如，首次用一系列的照片来揭露马“驰骋”的详细细节，这在之前的绘画作品中，是经常被错误表达的。
虽然是用胶片相机做了很多前期研究，步态分析在人类病理状况方面（如脑瘫，帕金森氏病和神经肌肉疾病）的广泛应用，始于20世纪70年代摄像机系统的可用性，这可以在对现实因素如时间和成本有限制的患者身上完成更详细的研究。医学治疗方案的发展，尤其在骨科手术上，步态分析的结果在20世纪80年代有了很大的进展。现在，许多全世界领先的骨科医院通常都有用于设计治疗计划和后续监测的步态实验室。
基于现代计算机的系统在20世纪70年代末和80年代初有了独立进展。在几个医院的基础研究实验室，有的与航天工业有所合作。随后有伴随着商业电视的商业发展，还有出现在80年代中期的红外摄像系统。
相关参数及术语
步态分析调节或改变受多种因素影响，并且改变正常的步态可以是暂时性或永久性的。影响它的因素也可以是各种类型的：
外在因素：如地形，鞋，衣服，负载
内在因素：性别（男或女），体重，身高，年龄等
物理因素：如体重，身高，体质
心理因素：性格类型，情绪
生理因素：人体特征，即身体的一些量度的比例
病理因素：例如外伤，神经系统疾病，肌肉骨骼异常，精神异常
步态分析的常用参数，如下所示：
步长（Step length）
步幅（Stride length）
韵律（Cadence）
速度（Speed）
动态基础（Dynamic Base）
进程线（Progression Line）
底脚倾斜角（Foot Angle）
髋关节角度（Hip Angle）
主要技术
步态分析的过程包含了测量，并对其中可测量的参数进行介绍、分析与解释，其中相关指标（健康状况，年龄，体形，重量，速度等）得出的结论。该分析对在下列技术的测定：
时空测量法
时间和空间方面的测量可以形成对步态的一个全面的分析。因为步态是一种周期性的活动，所以一个基本假设是我们假设每一步都在本质上与下一步相同。
一个完整的周期步态称作“步态周期”（Gait Cycle）。一个步态周期被分成了两个阶段，分别是“支撑阶段”（stance phase）和“摆动阶段”（swing phase）。并且又进一步分为了七个小部分（此处不表），每一部分都有各自的特征及相关参数。
时空测量是对速度、节奏、步长、周期时间、时间百分比等多个参量进行的测量与分析。
Gait Analysis. Authors: David F. Levine
运动学
此类方法有很多，且较为复杂，一般是基于照相、录像等方式采集数据，再对图片序列进行分析。通常我们选择臀部（hip）、膝盖（knee）和踝关节角度（ankle angle）来作为主要的三个角度参数来进行分析。它们分别有在七个部分的角度曲线。
动力学
是关于运动的产生过程中，力、能量等方面的研究。
动态肌电图
是关于运动过程中肌肉的行为活动的研究。
应用
步态分析是用来分析人类和动物的行走能力，所以这种技术可用于以下应用：
医疗诊断
病理步态可能反映相关病症，或负责的症状本身的因果关系。脑瘫和中风患者常见的实验室步态。步态的研究可以用于诊断和干预策略，并在未来的发展中负责康复工程。除了临床应用，步态分析也用在专业的体育训练，以优化和提高运动成绩。
步态分析技术可以对步态障碍和矫正骨科手术的效果进行评估。治疗脑瘫的相泽包括使用肉毒杆菌毒素痉挛肌肉的人工瘫痪或延长，再附着特定肌腱的滑脱。也可以用于扭曲的骨骼结构的修正（截骨术） 。
生物特征识别和取证
步态风格的微小变化可以被用作生物标识符来识别个体的人。该参数被有时空相关（步长，步长，步速，周期时间）和运动相关（髋，膝，踝，指的是髋/膝/踝关节角度和大腿/躯干关节旋转/脚角度）等。有步长和一个人的高度之间的高度相关性。
上面的方法属于基于模型的方法。另一种为基础的外观方法，通过识别个体的二进制步态轮廓序列。例如，全步态周期的轮廓序列可以被视为三维张量的样品，与多重线性子空间学习，如多线性成分分析，可以用学习功能进行分类。
比较生物力学
通过研究非人类动物的步态，更深入的了解有关的运动机制，这对了解物种问题的生物学以及运动有更广泛的影响。
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