帕金森病(Parkinson’s disease, PD)是一种神经性系统变性疾病,患病者多为中老年人群,该病主要的症状有静止性震颤、肌僵直、运动迟缓和步态障碍,其中步态障碍表现为下肢活动幅度降低、小碎步、转弯困难和步态冻结现象,这些症状严重地影响了帕金森病患者的正常行为生活,对患者及患者的家庭带来了巨大的负担,因此对帕金森病进行有效的诊断治疗刻不容缓。然而目前临床上医师对帕金森病患者的诊断和治疗过程中通常依靠临床经验,存在一定的主观性,从而无法针对患者的病情进行有效地评估治疗,因此有必要引入客观的测量装置和方法,能够定量的评估分析患者的病情程度和康复情况,从而辅助医师对患者进行有效地诊断治疗。目前辅助帕金森病诊断治疗的客观测量装置主要有加速度传感器、陀螺仪传感器、手持摄像机、核磁共振、力敏传感器和单块三维测力台。虽然基于加速度传感器和陀螺仪传感器的装置穿戴方便,但其通常在测量过程中存在较大误差；手持摄像机需要人工操作不够便捷,而且容易产生抖动误差；核磁共振仪器基于影像分析的复杂度较高,而力敏传感器只能测量压力分布信息,并且它们的价格都非常昂贵；单块三维测力台只能针对静止站立或者单步动作进行测量,无法获取完整的步态周期信息。针对上述不足,本文基于多块三维测力台设计了一个三维测力步态通道,获取行走过程中的足地反作用力信号,并在此基础上综合传统时域分析和非线性分析方法对帕金森病患者的步态进行量化分析研究。本文的主要工作内容如下：(1)介绍了帕金森病的主要临床症状,并阐述了利用客观测量装置对帕金森病患者的病情进行量化分析的意义,分别描述了基于步态特征和基于非步态特征的帕金森病研究现状。(2)针对帕金森病患者的步态异常症状,构建了一套足地反作用力采集分析系统。主要介绍了系统的需求分析,系统的硬件平台和软件平台的基本结构,并具体对软件平台中的数据采集模块、数据回放分析模块、数据库管理模块和软件基本操作流程进行了介绍。(3)详细介绍了基于足地反作用力的步态特征提取方法,包括利用去趋势波动分析对标度指数的计算,利用相空间重构对重复周期密度熵值的计算,以及一些传统时域特征参数的提取。其中标度指数用于反映行走步态的长程相关性,重复周期密度熵用于定量地刻画行走步态的重复周期性。(4)采集了正常青年、正常老年和老年帕金森病患者在自然行走状态下的足地反作用力信息,利用去趋势波动分析求得的标度指数对帕金森病患者的步态进行了长程相关性量化分析,利用重复周期密度熵值对帕金森病患者的步态进行了重复性量化分析,并与正常人群对照组进行了对比分析。又对步态信号提取了一些传统时域特征参数,并与两种非线性方法提取的标度指数和重复周期密度熵值进行了相关性分析。分析结果表明,帕金森病患者与正常对照组的行走步态信号在稳定性、长程相关性和重复周期性方面均具有显著的差别。(5)基于步态特征对帕金森病患者和正常对照组进行了辨识测试。首先利用多元线性回归中的逐步回归分析对步态特征进行筛选,然后利用有监督学习中的支持向量机算法结合交叉验证思想对帕金森病患者和正常对照组进行了辨识分类,获得了良好的分类效果。