脑电图（EEG）作为一种诊断脑部疾病的手段，正被广泛应用于医学领域。在多通道脑电无线采集系统中，根据采样率和采样精度的要求，在将采集到的原始脑电信号通过无线发送模块发送时，数据流量超出了无线发送模块要求的最大通信速率，因此必需采取措施减少数据量。另一方面无线采集系统中，系统的能量主要消耗在信号发送部分，且与发送的数据量成正比，因此压缩信号会使系统能量消耗降低，从而使系统寿命延长。长期以来，人们一直致力于对脑电信号数据量减少的研究。一般来说，减少数据量有两种方法，一种是通过压缩算法对脑电数据进行压缩，另一种是发送不完全脑电信号，通过模式识别技术只发送人们可能感兴趣的信号部分，由此达到减少数据量的目的。第二种方法中，因为检测方法的不准确性，很可能会造成重要信号的丢失，因此该方法在实际应用中较少使用。相对来说，压缩算法是减少数据量较为有效的方法。本课题中的无线脑电信号采集系统中的AD采样率为10KHz左右，采样精度为10位，由此该采集系统双通道数据采样速率为200Kbps。在无线发送中，除EEG数据外，还需要加上无线协议开销，由该系统的无线发送协议的帧格式要求可知，脑电数据占整个帧内容的70%左右，由此该系统中发送速率大约为290Kbps，而实际中，本系统的无线射频Zigbee要求最大发送速率不能超过250Kbps,由此可见，必须对采集到的脑电数据进行压缩，使脑电数据发送速率大大低于通信协议所要求的最高速率，以使系统完成对脑电信号的实时发送和接收。为使采集到的脑电数据能快速被压缩，然后及时发送出去，不造成采集数据的阻塞，要求压缩算法压缩脑电数据的时间必须要尽可能短，也即算法必须能实现系统的实时性。而且由以上数据可知，该系统对压缩比的要求不高，只要使压缩后的数据发送速率远远在最高无线发射速率之内即可，当压缩率达到2:1左右时基本能满足系统速率要求。同时为减少不必要的硬件负荷，系统要求该算法用软件方式实现，因此压缩算法不能太复杂，实现压缩过程的时间越短越好。综上所述，本论文采用了实现简单的无损压缩方法。该压缩方式中，首先对脑电信号进行DPCM编码，以去除数据间的时间相关性，然后对DPCM编码后的数据进行自适应huffman编码，去除数据间的统计相关性，达到进一步压缩数据的目的。最后，通过分析DPCM编码后的脑电数据，在原本10K采样率的情况下，DPCM编码后的数据需要用6位表示，但实际存储中，这六位表示的数据实际占有的空间为一个字节，由此为充分利用ARM资源，我们可以降低AD采样率，使DPCM编码后的数据用更多位数表示，这样做使系统在同样压缩算法的情况下，系统的资源消耗和系统开销大为降低。