随着在线管道技术的发展，油气管道的安全检测越来越受到重视，漏磁管道检测装置是目前管道检测中的一种典型机种，然而采集的原始信号数据量庞大，而且随着管道漏磁检测系统的分辨率的提高，它仍然在呈平方量级增大。巨大的数据量显然给信号的存储和处理带来极大的困难。解决漏磁信号存储和处理这一难题的有效手段时采用数据压缩技术。 本文在总结国内外数据压缩诸多方案的基础上，选择小波变换编码作为管道漏磁检测系统信号数据压缩的方法。小波变换编码技术是传统子带编码技术的一大突破，目前普遍受到国际编码领域的重视。小波为信号分解提供了一种灵巧的表示，为压缩技术提供了有效的工具。它与传统的傅立叶表示的一个不同之处在于：信号的傅立叶变换表是具有唯一性，而信号的小波表示具有多样性。这是因为具有多种小波，它们的性质彼此之间有差异。这个特定的问题用特定的小波处理提供了可能。因此，讨论适合于管道漏磁信号的小波(即小波基的选取)是一个很重要的环节。 量化是一个多对一的映射，其目的就是要减少符号种类，以有利于后继压缩编码。许多效果好的量化方法都很复杂，运算量很大，不利于现有硬件电路的实现，本文根据D L．Donoho的软门限压缩降噪理论，对高频带噪声进行量化除噪。这种方法一方面消除了管道漏磁系统的测量噪声，另一方面运算简单，而且为后继“位编码”算法提供了依据．方便。 同时，本文根据量化后的小波系数的特点，提出了“位编码”的压缩算法。这种方法比一般的传统无损编码方法压缩比高，而且实现比较简单，降低了算法的复杂性和运算量。 由于受限于管道内管道漏磁装置的结构、重量、体积、和功耗，在实时实现信号的采集和压缩时要求算法运算应该是相对简单的。这一切都取决于算法结构的复杂性。本文提出了信号的采集和压缩程序并行执行的算法，在实验室中搭建了一套实验系统实时模拟油气管道环境以及管道漏磁检测系统的测量、控制、数据采集、压缩和存储部分，通过实验室实时模拟试验，实现了这种算法，提高了管道漏磁装置的检测性能和分辨率。