Introducimos una nueva metodología para la detección de anomalías (AD) en señales de oscilación rápida de múltiples canales basada en regresión penalizada no paramétrica. Suponiendo que las señales comparten formas y características similares, los procedimientos de estimación se basan en el uso de la Transformada de Onda de Dilatación Racional (RADWT), equipada con un factor Q ajustable capaz de proporcionar representaciones dispersas de funciones con diferentes persistencias de oscilaciones. Bajo la hipótesis estándar de ruido aditivo gaussiano, modelamos las señales mediante RADWT y las anomalías como aditivas en cada señal. Luego realizamos AD imponiendo una doble penalización en el modelo de regresión múltiple que obtuvimos, promoviendo la dispersión grupal tanto en los coeficientes de regresión como en las anomalías. La primera restricción conserva una estructura común en los componentes de la señal subyacente; la segunda tiene como objetivo identificar la presencia/ausencia de anomalías. Experimentos numéricos muestran el rendimiento del método propuesto en diferentes escenarios sintéticos, así como en un caso real.