Un squat es un tipo de defecto por fatiga causado por contacto rotacional de longitud de onda corta; si se detectan squats temprano, el costo de mantenimiento de la vía se puede reducir de manera efectiva. En este artículo, se presenta un método para la detección temprana de squats basado en técnicas de procesamiento de señales de aceleración de caja de eje (ABA) y frecuencia. Para aumentar la sensibilidad de medición para el squat, se utilizó ABA para medir la vibración longitudinal. En comparación con el ABA vertical, el ABA longitudinal no incluye vibraciones de los sujetadores de riel y durmientes, por lo que es posible medir de manera efectiva la señal de vibración en relación con el impacto del riel. En este artículo, se midieron y analizaron datos de vibración instalando un acelerómetro de 3 ejes en el eje de la rueda del KTX; las señales de squat se extrajeron de manera más efectiva utilizando la medición de vibración longitudinal presentada anteriormente. El algoritmo para detectar la posición de los squats se desarrolló basado en el análisis del espectro de wavelet. Este estudio fue verificado para la sección de una línea de alta velocidad nacional, y como resultado de realizar la verificación en campo para esta sección, se detectaron squats con una tasa de aciertos de aproximadamente 88.2%. Las principales ubicaciones donde ocurrieron los squats fueron las soldaduras de riel y la sección de unión, y se confirmó que los durmientes no soportados ocurrieron en lugares donde se presentaron los squats en algunas secciones.