El corazón es un músculo que se encarga de transportar la sangre a través del cuerpo humano. En este proceso el corazón se contrae de diferentes formas para bombear sangre en diferentes direcciones. Esta actividad genera señales eléctricas de pequeña magnitud las cuales son medibles con la instrumentación adecuada. La recopilación de estas señales es denominada electrocardiograma (ECG) y es un claro indicador del comportamiento y el estado del corazón. Sin embargo, en todo sistema eléctrico se presentan dificultades relacionadas con las interferencias que inciden en las señales. El ECG es especialmente susceptible a distorsiones debido a que presenta una magnitud reducida y su medición no se hace directamente sino que se realiza sobre el cuerpo del paciente. La distorsión más significativa que encuentra el ECG es la interferencia de la red eléctrica a 60 Hz, además se encuentra interferencias importantes como los ruidos mioeléctricos, la distorsión de la línea base y los artefactos. Por tal motivo es necesario aplicar un filtro adecuado para eliminar estas distorsiones, considerando que no se deben alterar las características del ECG tales como magnitudes o patologías, las cuales pueden ser tomadas como un tipo de ruido para las técnicas de filtrado convencionales y, al ser eliminadas, se perdería información muy valiosa sobre el funcionamiento y estado en el cual se encuentra el corazón. Diferentes patologías tales como arritmias o deficiencias morfológicas pueden ser detectadas en el ECG, motivo por el cual es sumamente importante tener información precisa, libre de ruido y artefactos en la señal observada, ya que un mal filtrado de la señal ECG podría esconder las patologías causando graves perjuicios para el paciente. Por tal circunstancia, es de vital importancia aplicar métodos de filtrado adecuados para eliminar todas las distorsiones a las que es susceptible el ECG y a la vez mantener intacta la información importante presente, acerca de posibles patologías o irregularidades en el funcionamiento cardíaco. Además de esto, es fundamental que el filtro aplicado sea realizable en tiempo real, esto quiere decir que sea posible para el algoritmo ejecutarse en un tiempo menor al tiempo de muestreo. Por esta razón, para este proceso se seleccionó el filtro de Kalman, ya que ofrece opciones de filtrado con excelentes características en cuanto a la remoción de perturbaciones y un costo computacional moderado; lo que hace posible su ejecución en un DSP de características simples.