步态分析对人类步态的康复指导有着非常重要的意义。稳定性分析作为步态分析的一个分支，已成为老年人意外跌倒问题中备受关注的研究热点之一。本文试图论证正常行走步态的稳定性与年龄之间是否真的有关联，如果有关联，进而为判断、评估非正常步态提供量化标准，从根本上促进对老年人意外跌倒的研究。 为了找到正常步态下行走稳定性与年龄之间的关系，本论文提出了一种新的、体系完整的基于特征选择的步态稳定性分析方法，包括利用动态时间规整算法完成特征值计算的稳定性评价方法、利用自适应遗传算法搜索最佳特征组合的步态特征选择方法以及利用支持向量机评价特征组合适应度的特征组合评价方法。 本文利用这些方法分析了51个健康男性的步态数据。这些实验数据来自日本会津大学(the University of Aizu)生物信息技术实验室(Biomedical Information Technology Laboratory)，包括志愿者行走在水平面上时身上30个点的位置信息。然后利用14连体行走模型，抽取了位置、速度、加速度三类共计57个特征描述人类的步态稳定性。 经过特征选择后，特征数量减少了43.9％，数据采集点减少了53.3％，而特征组合适应度提高了5.9％，并且这些特征基本上是左右对称的。在对找到的最佳特征组合中所有特征进行统计分析后发现：除了20-29岁这一群体外，稳定性随着年龄的变化如以前的研究中提出的假设一样--随着年龄的增长而变差。说明利用这些特征按照年龄分组简单求和的统计值，可以得到一个正常步态的界定范围，从而对正常、非正常步态做出判断，并可依据各项参数即各特征值，对病理步态做相应调整。 这一基础研究为简化数据采集装备提供了实验支持，也验证了步态稳定性随着年龄增长而变差的假设，另外对临床治疗病理步态并制定恢复方案有一定的参考意义。