Se presentan métodos de preprocesamiento de señales ECG, basados en técnicas convencionales, adaptativas y transformada wavelet, orientados a la reducción de ruidos comunes presentes en la señal ECG, con la menor distorsión en los complejos de la señal ECG relevantes en la detección de cardiopatía isquémica. Se presentan métodos de extracción de características en señales ECG, basados en mediciones heurísticas, transformaciones ortogonales y transformada wavelet, todos ellos aplicados sobre latidos y complejos ST-T, obtenidos mediante un algoritmo de segmentación desarrollado, que presenta resultados notables para 12 derivaciones. Se realiza selección efectiva de características empleando métodos estadísticos multivariados. La evaluación de las técnicas de análisis se realiza mediante análisis discriminante lineal y clasificador bayesiano, comparando el error en la clasificación en los estados de funcionalidad cardíaca (normal y cardiopatía isquémica). / Abstract. Methods of signal preprocessing ECG appear, based on conventional techniques, adaptive and transformed wavelet, oriented to the reduction of present noises common in signal ECG, with the minor distortion in the complexes relevant of the signal ECG, in the detection of ischemic heart disease. They appear methods of feature extration in ECG signals, based on heuristic measurements, orthogonal transforms and wavelet transform, all of them applied on beats and complexes ST-T, obtained by means of a developed algorithm of segmentation, that it presents remarkable results for 12 leads. Are applied two feature selection techniques that use multivariate and univariate statistical methods. Proposed analysis techniques are evaluated by means of linear discriminant analysis, bayesian classification and support vector machines, with the comparison of classification error of different cardiac functional states (normal and ischemic heart disease)