Las mediciones no clínicas de un seismocardiograma (SCG) pueden diagnosticar enfermedades cardiovasculares (CVD) en una etapa temprana, cuando no se ha alcanzado una condición crítica, y previenen hospitalizaciones no planificadas. Sin embargo, los investigadores están limitados cuando se trata de investigar los beneficios de las señales de SCG para trasladar pacientes, porque la base de datos pública no contiene tales señales de SCG. El análisis de un modelo matemático del seismocardiograma permite la simulación del corazón con enfermedad cardiovascular. Además, el modelo matemático desarrollado de SCG no reemplaza totalmente la vibración mecánica cardíaca real. Como resultado, se generó una señal de seismocardiograma de 60 latidos por minuto (lpm) basada en los valores principales de los principales artefactos, su duración y aceleración. La señal resultante fue procesada por respuesta finita al impulso (FIR), respuesta infinita al impulso (IRR) y cuatro filtros adaptativos para obtener configuraciones óptimas de procesamiento de señales. Mientras tanto, las configuraciones óptimas de filtro se utilizaron para gestionar las señales reales de SCG de movimiento lento o reposo. Por lo tanto, es posible validar las señales de SCG medidas y realizar investigaciones científicas avanzadas del seismocardiograma. Además, el modelo matemático propuesto podría permitir a los sistemas electrónicos medir el seismocardiograma con un procesamiento de señal más preciso y confiable, lo que permite la extracción de artefactos más útiles de la señal de SCG durante cualquier actividad.