Actualmente, más de mil millones de personas en el mundo presentan al menos un tipo de discapacidad y la más frecuente, tanto en México como en España, es la físico-motora, que es cuando se tienen problemas para caminar o afección del desempeño motor (OMS, 2020). En este proyecto se desarrolla un algoritmo en MATLAB para detectar las principales fases de la marcha (apoyo y balanceo) mediante el uso de los ángulos articulares de tobillo y rodilla medidos durante la marcha continua en usuarios sanos usando unidades de medición inercial (IMUs). Su finalidad es que a futuro se puedan implementar estas herramientas en terapias de rehabilitación en usuarios con discapacidad físico motora. El algoritmo procesa la señal de los ángulos del tobillo y la rodilla para detectar los contactos iniciales y finales, ya que estos determinan las principales fases de la marcha, donde la fase de apoyo representa un 60% del ciclo de la marcha y la fase de balanceo el 40% restante. El procedimiento del algoritmo que utiliza los ángulos del tobillo consistió en: eliminar la tendencia lineal de la medición; después, utilizar un filtro Butterworth pasa-bajas de segundo orden con una frecuencia de corte de 1.8 Hz para usar únicamente los componentes espectrales más notorios en los ángulos de los tobillos y, finalmente, integrar la señal y aplicar la CWT para obtener una señal en la que se detectan los contactos iniciales y finales como los mínimos y los máximos de la señal. Los resultados de distintos usuarios durante marcha continua en suelo han sido de 60.3±3.0% para la fase de apoyo y 39.6±3.0% para la fase de balanceo en la pierna izquierda, y de 60.6±3.1% y 39.4±3.1% para la pierna derecha, valores similares a los establecidos teóricamente. Por otra parte, el procesamiento que utiliza los ángulos de la rodilla consistió en: eliminar la tendencia lineal obtenida, después se derivó la señal y se aplicó un filtro Butterworth pasa-bajas de segundo orden con una frecuencia de corte de 2 Hz para utilizar solamente los componentes espectrales más significativos de los ángulos de la rodilla y se detectan los contactos iniciales y finales de la marcha del usuario. Los resultados de distintos usuarios durante marcha continua en suelo han sido de 61.0±1.4% para la fase de apoyo y 39.0±1.4% para la fase de balanceo en la pierna izquierda, y de 59.7±1.8% y 40.3±1.8% para la pierna derecha.