摘要
人体生理信号监测在医疗健康领域扮演着至关重要的角色，而心动周期信号作为其中的重要指标之一，近年来备受关注。
心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)信号作为一种非接触式测量心动周期的有效手段，具有便捷、舒适等优势，在睡眠监测、心血管疾病诊断等方面展现出巨大潜力。
然而，BCG信号极其微弱，易受噪声干扰，对其进行准确检测是BCG技术应用的关键。
本综述首先介绍BCG信号的基本概念、产生机制及特点，然后重点阐述近年来国内外学者在BCG信号检测算法方面的研究进展，包括传统信号处理方法、基于小波变换的方法、基于经验模态分解的方法以及基于机器学习的方法等，并对不同方法的优缺点进行比较分析。
最后，对BCG信号检测算法的未来发展趋势进行展望。
关键词:心冲击图;信号检测;算法;小波变换;经验模态分解;机器学习
心血管疾病是全球范围内导致死亡的主要原因之一，早期诊断和监测对于预防和治疗至关重要。
传统的测量心血管功能的方法，如心电图(ECG)和光电容积描记法(PPG)，通常需要在人体上连接电极或传感器，存在着舒适性差、易受运动伪影影响等缺点。
近年来，非接触式生理信号监测技术因其便捷、舒适等优势备受关注，其中，心冲击图(BCG)信号作为一种新兴的非接触式心动周期监测技术，在睡眠监测、心血管疾病诊断等领域展现出巨大应用潜力。
BCG信号是指人体心脏跳动时，由于血液的喷射、流动和撞击而产生的微弱机械振动信号，可以通过放置在人体体表或床垫下的传感器进行采集。
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