En un sistema de análisis de señales biológicas, las señales del mismo tipo pueden presentar variaciones significativas en sus formas de onda de características. Las señales biológicas suelen ser débiles, lo que aumenta la complejidad de su análisis. Además, las señales biomédicas clínicas son susceptibles a diversas interferencias del propio cuerpo humano, incluidos movimientos musculares, respiración y latidos cardíacos. Estos factores de interferencia aumentan aún más la complejidad y dificultad del análisis de señales. Por lo tanto, a menudo se requiere un preprocesamiento preciso y específico antes de analizar estas señales biomédicas clínicas para mejorar la precisión y confiabilidad de la extracción y clasificación de características posteriores. Aquí, hemos establecido un modelo de algoritmo efectivo y práctico que integra el preprocesamiento con la localización inicial de las formas de onda de características objetivo, logrando los siguientes cuatro objetivos: 1. Determinar las posiciones periódicas de las formas de onda de características objetivo. 2. Preservar la amplitud y forma originales de las formas de onda de características objetivo mientras se eliminan las interferencias negativas. 3. Reducir o eliminar la interferencia de otras formas de onda de características en la señal de entrada. 4. Disminuir el ruido en la señal de entrada, como el desplazamiento de la línea base, la interferencia de la línea eléctrica y los artefactos musculares comúnmente encontrados en las señales biológicas. Hemos validado el algoritmo en datos clínicos de electrocardiograma (ECG) y en la base de datos de ECG de código abierto MIT-BIH, demostrando su efectividad y confiabilidad.