铁路桥梁作为现代铁路交通运输设施的关键节点，为国民经济的发展以及社会的进步做出了巨大的贡献。但是，随着桥梁运营时间的延长，桥梁的安全性和可靠性逐渐变化。铁路桥梁实时监测系统的建立能够及时掌握桥梁的健康状态、发现隐患，保障其运行安全。随着监测内容和监测方式的变化发展，长期实时监测中会产生大量数据，传输速率、实时性、传输成本都会受到影响。因此，对动态监测数据的压缩处理成为解决结构无线网络监测中通信带宽受限以及资源节约问题的关键。本文从铁路桥梁健康状态的评估需要和监测信号的实时性、循环平稳特性出发，同时考虑桥梁的动态荷载以及环境等因素的影响，提出了针对铁路桥梁健康监测信号的分析方法与压缩算法。由于监测信号受到外界环境因素的影响，原始信号难免会掺杂噪音等干扰信号。通过设计适当的滤波器和滤波方法，使信号能够趋于平缓、准确，为信号的深入分析作好铺垫。本文根据信号的特征，设计了巴特沃思低通滤波器给予滤波，剔除干扰因素，完成了信号的预处理过程。压缩编码技术是数据压缩中传统而实用的技术手段。本文中通过研究各种统计编码的适用范围和本质特征，提出了Huffman编码与游程编码相结合的二次编码方法，并着重分析了该方法的优势。然后，提出了一种基于铁路桥梁监测数据等差的编码方法，实现实时监测、实时压缩。针对铁路桥梁监测信号的准周期特性，本文提出了应用连续小波变换的方法，根据小波变换系数的大小，将原始数据进行周期分割，实现数据的成段传输与存储。同时，针对每个被分割出的周期信号，采用提升小波变换的理论将信号进行分解，得到其高频系数和低频系数。由于高频系数具有稀疏性，从而应用压缩感知原理将高频系数压缩，低频系数不变进行传输。最后，利用高低频系数完成了信号的重构，压缩效果明显，具有一定的可行性。