En las últimas décadas, se ha implementado mucho trabajo en el análisis de la frecuencia cardíaca (HR) utilizando señales electrocardiográficas (ECG). Proponemos que los algoritmos desarrollados para calcular la HR basados en los picos R detectados utilizando ECG pueden aplicarse a las señales seismocardiográficas (SCG), ya que utilizan conocimientos comunes sobre el ritmo cardíaco y su fisiología subyacente. Implementamos el marco experimental con métodos desarrollados para el procesamiento de señales ECG y la detección de picos para ser aplicados y evaluados en SCGs. Además, evaluamos y elegimos la mejor de todas las combinaciones de 15 métodos de detección de picos y 6 métodos de preprocesamiento de la literatura en el conjunto de datos CEBS disponible en Physionet. Luego recopilamos datos experimentales en el experimento de laboratorio para medir la aplicabilidad de la técnica mejor seleccionada a los datos del mundo real; el método mencionado mostró una alta precisión para las señales registradas durante el reposo sentado (diferencia de HR entre SCG y ECG: 0,12 +/- 0,35 ppm) y una precisión moderada para las señales registradas con actividad física interferente-leyendo en voz alta un libro (diferencia de HR entre SCG y ECG: 6,45 +/- 3,01 ppm) en comparación con los resultados derivados de los métodos fotopletismográficos (PPG) de última generación descritos en la literatura. El estudio muestra que técnicas de preprocesamiento y detección de picos computacionalmente simples desarrolladas inicialmente para ECG podrían utilizarse como base para la detección de HR en SCG, aunque pueden mejorarse aún más.