ECG数据压缩的目的在于保持临床可接受的信号质量以及合理地实现复杂度的前提下，对原始数据进行压缩，从而有效地减少传输时间和所需的存储空间。并且在不损失诊断信息的基础上，允许对ECG数据采用有失真压缩。 本文提出了一种新的基于小波变换的ECG数据压缩方法。 首先，利用离散小波变换对数字化后的ECG数据进行变换。在数据压缩中，小波变换主要被用来消除信号的冗余度，其原理是当原始信号变换到小波域后，绝大部分的高频子带的小波系数的幅值很小，如果把它们量化为零并不会损失重要的信息。 对于有失真压缩的关键步骤—量化器的设计，本论文结合小波系数的特点，采用了改进的均匀量化器—带截止区的均匀量化器(USDZQ)对变换以后的小波系数进行量化。实验证明，只要对带截止区的均匀量化器所选择的零量化阈值是合理的，USDZQ就能获得优于均匀量化的性能，成为变换编码系统理想的量化方法。 熵编码的实现分为两个部分进行：对量化以后的小波系数进行分解和进行自适应Golomb编码。为了能够有效地进行编码，我们将量化以后的小波系数分解出两种重要的符号流，采用不同的Golomb码对它们进行有效的熵编码。 我们利用本论文算法对MIT-BIH心律失常数据库中的ECG信号进行了编码实验。结果显示，该算法与其它的压缩算法相比，具有较好的压缩性能和较低的运算复杂度，而且能够很好地保留重要的临床信息，可以有效地用于ECG信号压缩。