Los fonocardiogramas (PCG), grabaciones de sonidos cardíacos, tienen muchas ventajas sobre la auscultación tradicional en el sentido de que pueden ser reproducidos y analizados para obtener información espectral y de frecuencia. La PCG no es una herramienta de diagnóstico tan utilizada como podría serlo. Uno de los principales problemas de la PCG es la corrupción del ruido. Son muchas las fuentes de ruido que pueden contaminar una PCG, incluidos los sonidos de la respiración fetal si la persona está embarazada, los sonidos pulmonares y respiratorios, el ruido ambiental y el ruido producido por el contacto entre el dispositivo de grabación y la piel. Se utiliza un estetoscopio electrónico para registrar los sonidos cardíacos y el problema de extraer el ruido de la señal se aborda mediante el uso de ondículas y promedios. La señal se descompone mediante la transformada wavelet discreta. Debido a la eficaz descomposición de las señales cardíacas, sus coeficientes wavelet tienden a ser mucho mayores que los debidos al ruido. Por lo tanto, los coeficientes que están por debajo de un determinado nivel se consideran ruido y se eliminan. Así, la señal puede reconstruirse sin una pérdida significativa de información en el contenido de la señal. Las preguntas a las que intenta responder este estudio son qué familias de ondículas, niveles de descomposición y técnicas de umbralización eliminan mejor el ruido en un PCG. También se aborda el uso del promediado en combinación con la eliminación de ruido mediante ondículas. Se discuten las posibles aplicaciones de la transformada de Hilbert al análisis del sonido cardíaco.