La Transformada de Wavelet es una herramienta muy versátil, pues tiene muchas bases con las que puede funcionar. No obstante, cuando se aplica la transformada a una señal, cada base tendrá un resultado distinto. La selección de la base wavelet óptima cobra relevancia, y ha sido abordada por distintos autores. En este trabajo, la selección de la base wavelet óptima se lleva a cabo buscando la similitud entre la función de escala madre y una señal EKG. Se extraen parámetros de dominio de frecuencia y de tiempo, y se crea un vector descriptor. El descriptor se aplica a las funciones de escala de wavelet y a las señales, y sus resultados se concentran en una matriz. Se aplica PCA a ésta última para obtener proyecciones de cada descriptor y se miden las distancias entre las proyecciones de las bases wavelet y las señales. La base con la menor distancia a la señal será la más similar. La aplicación de la metodología a dos grupos de complejos QRS, arrojó que las más similares fueron Db4 y Db9. Se compararon éstas con otras bases antes consideradas óptimas para EKG por otros autores, y sus resultados fueron similares. Por último, se validó los resultados de la metodología por medio de denoising de un registro EKG. Se concluyó que la similitud entre la base y la señal en gran parte hace a una base óptima respecto a otra, y permite desarrollar aplicaciones de búsqueda de patrones con mejores resultados.