Al analizar señales de vibración o acústicas en maquinaria, la interferencia de ruido dentro de las señales características puede distorsionar significativamente los resultados. Este problema es particularmente pronunciado en entornos complejos, donde las señales mecánicas a menudo son abrumadas por el ruido, lo que hace extremadamente difícil o incluso imposible determinar el estado operativo del equipo mecánico mediante el análisis de señales características. Los métodos existentes para analizar señales débiles en presencia de un fuerte ruido gaussiano tienen limitaciones en su efectividad. Este artículo propone un enfoque innovador que utiliza un Filtro Gaussiano-Sinusoidal de Paso Variable (VSGF) combinado con una transformación de coordenadas rotacionales para extraer señales débiles de fondos de ruido fuerte. El método propuesto mejora las capacidades de reducción de ruido y la selectividad de frecuencia, mostrando mejoras significativas sobre los filtros gaussianos tradicionales. La validación experimental demuestra que la precisión en la detección de señales del método propuesto es un 10-15% superior a la de los filtros gaussianos convencionales. Este artículo presenta un análisis matemático detallado, validación experimental y comparaciones con otros métodos para demostrar la efectividad del enfoque propuesto.