目测步态分析法是指不借用任何仪器，分析者通过直接注意某一关节或身体的某一节段来达到步态分析的目的的方法，多数是通过检查表或简要描述的方式完成，检查者需要记录步态周期中存在的问题及其原因。1．分析方法为了更好地识别步态是否异常及对异常原因进行分析，就必须先熟悉在一个步态周期内各个不同阶段，不同时期髋、膝、踝、足关节的角度，参与的肌肉活动等情况，以下分别从矢状面、额状面、水平面进行分析。（1）矢状面分析维持正常步态的条件是：髋关节屈曲至少要有30度，后伸达10度，膝关节能充分伸展，并能屈曲达60度，踝关节跖屈约20度，背伸至少有15度，为了维持这些关节活动范围，在步态周期不同阶段由不同的肌肉参与活动，若肌肉无力，将会出现不同的异常步态及相应代偿情况。踝足、膝和髋关节的矢状面分析结果分别见表4~6。足底压力分析技术光学压力传感适合长期动态监测，如运动员训练。步态足底压力定制
1步长(steplength)，即一足着地至对侧足着地的平均距离，国内亦称之为步幅:2步长时间(steptime,即一足着地至对侧足着地的平均时间:3步幅(stridelength)即一足着地至同一足再次着地的距离，也有人称之为跨步长;4平均步幅时间(stridetime，相当于支撑相与摆动相之和:5步频cadence，指每分钟平均步数(步数/min)，由于步长时间两足不同，所以一般取其均值。6步速(velocitd，指步行的平均速度(m/S):7步宽(walkingbase,也称之为支撑基础(supportingbase,指两脚跟中心点或重力点之间的水平距离，也有采用两足内侧缘或外侧缘之间的短水平距离。左、右足分别计算:8足偏角(toeoutangle,指足中心线与同侧步行直线之间的夹角。左、右足分别计算步态足底压力芯康足底压力检测系统，运用高敏传感器，捕捉足底各区域压力数据。
当前的研究正推动足底压力分析从实验室和临床走向日常生活。**前沿的**是自供能、无线智能鞋垫。这类鞋垫由柔性太阳能电池供电，集成了高精度传感器阵列和人工智能算法，不仅能实时监测压力，还能精细识别坐、站、走、跑等多种运动状态。未来，这类设备将在老年人跌倒预警、运动姿态纠正、长期健康监测等领域发挥巨大潜力，使专业的生物力学分析成为守护个人每一步的贴心助手。从维持日常站立到实现复杂运动，从疾病预防到运动提升，对其深入理解和科学分析都至关重要。
足底分区：为了分析和描述，通常将足底划分为不同的功能区域，如：后跟区、中足（足弓）区、跖骨区（通常细分为第1至第5跖骨区）、足趾区。正常压力分布特征：动态变化性：在步态周期中，足底压力中心点从后跟开始，沿足外侧向前移动，经过第5跖骨至第1跖骨，***经由大脚趾离地。非均匀性：压力并非均匀分布。正常情况下，后跟和跖骨区（尤其是第2、第3跖骨头）承受的压力比较高，足弓区域压力比较低。这是一个高效的“拱形结构”力学体现。关键参数：专业的足底压力分析系统会提供一系列量化参数：峰值压力：特定区域在步态周期中承受的最大压力。是评估局部高压风险的**重要指标。压力-时间积分：压力随时间累积的效应。它比峰值压力更能预测组织损伤的风险（如糖尿病足溃疡）。接触面积：足底与支撑面接触的总面积。压力中心轨迹：整个步态过程中，压力中心点在足底移动的路径。它可以反映步态的稳定性和对称性。分析足底压力,可以获取人体在各体态和运动下的生理,病理力学参数和机能参数,了解不同人群足底压力分布。
足底压力采集系统，则是通过力学传感器矩阵将趾骨、第二到第四趾骨、跖骨、第二跖骨、第三跖骨、第四跖骨、第五跖骨、足弓、足跟等足部受力位置的足底压力信号转换成电信号，然后通过信号处理模块的放大滤波之后，经由模数转换模块转变为数字信号，并通过串口通信将数据上传到系统软件中。系统软件将采集来的数据进行处理并保存为相应格式文件。同时，软件对数据进行提取、处理、以及生成曲线图、直方图的功能，直观地呈现出易于接受的图形化界面，便于进行分析。足底压力测评使用于足底筋膜炎、跖骨痛、跟痛症患者和糖尿病足早期预防（需医生评估）。足底压力矫形鞋垫
将足压数据上传至云端，医生远程评估患者康复进展或糖尿病足风险。步态足底压力定制
常用的步态分期方法有两种：一种是传统划分法，主要是以足能否着地为基础划分，将步态周期分为足跟着地、全足着地、站立中期、足跟离地、足尖离地、加速期、迈步中期、减速期共八个时期。另一种是目前通用的、由美国加州医学中心提出RLA分期，此方法认为步行时有3个基本任务：承受体重、单腿站立和迈步向前，基本任务中又分为8个时期。步态分期中传统划分与RLA法对应比较。步态参数：步长、跨步长、步宽、步角、步速和步频。步态参数受诸多因素的影响，即使是正常人，由于年龄、性别、身体肥瘦、高矮、行走习惯等不同，个体差异较大，因此正常值比较难以确定。步态足底压力定制
足底压力当前与未来趋势（2010年代至今）高频与高分辨率： 传感器技术不断进步，采样频率和空间分辨率...
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