Este artículo presenta un enfoque innovador para analizar y extraer señales de electrocardiograma (ECG) del abdomen y tórax de mujeres embarazadas, con el objetivo principal de aislar las señales de ECG fetal (fECG) y ECG materno (mECG). Para resolver las dificultades relacionadas con la baja amplitud del fECG, diversas fuentes de ruido durante la adquisición de la señal y la superposición de las ondas R, desarrollamos un nuevo método para extraer señales de ECG utilizando técnicas de separación de fuentes ciegas. Este método se basa en algoritmos de análisis de componentes independientes para detectar y extraer con precisión las señales de fECG y mECG de los datos del abdomen y tórax. Para validar nuestro enfoque, llevamos a cabo experimentos utilizando una base de datos real y fiable para la evaluación de algoritmos de extracción de fECG. Además, para demostrar la aplicabilidad en tiempo real, implementamos nuestro método en una tarjeta embebida vinculada a módulos electrónicos que miden la saturación de oxígeno en la sangre (SpO2) y la temperatura corporal, así como la transmisión de datos a un servidor web. Esto nos permite presentar toda la información relacionada con el feto y su madre en una aplicación móvil para ayudar a los médicos en el diagnóstico de la condición del feto. Nuestros resultados demuestran la efectividad de nuestro enfoque en aislar las señales de fECG y mECG bajo condiciones difíciles y también en calcular diferentes frecuencias cardíacas (fBPM y mBPM), lo que ofrece perspectivas prometedoras para mejorar la monitorización fetal y la atención materna durante el embarazo.