无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是由大量廉价的集传感能力、计算能力和通信能力于一体的微型嵌入式节点组成的具有动态监控、处理、传输功能的一种先进的网络体系。无线多媒体传感器网络(Wirless Multimdeia Sensor Networks,WMSN)是在WSN基础上加入一些采集包括视频、图像、声音等节点,其工作原理几乎相同。这两种网络涵盖了网格计算、智能存储、无线通信等多项先进技术且已经在军事、医疗等方面得到广泛应用。但网络内节点由电池供电,能量有限,因此设计适用于节点的数据压缩技术以提高节点的能量使用效率,提升网络生存周期就成为当前研究重点。本文以WSN为研究背景,对数据的压缩机理、传输能耗以及现有的数据压缩算法进行研究,设计针对WSN的改进DP数据压缩算法和WMSN的改进CS压缩算法,以达到提高节点的能量使用效率,延长整个网络的生存周期的目的。本文所取得成果为如下几个方面:首先,针对DP压缩算法的压缩阈值(限差)是由人为确定存在人为误差,扫描数据次数过多等问题,本文对DP算法进行改进。改进算法依据数据走势自动设置压缩阈值,采用数据区间的方式和堆栈技术对采集数据进行压缩处理,达到了节约能量,提高压缩效率的目的。其次,针对现有CS压缩算法的观测矩阵的性能以及运算复杂度都不能很好的满足受存储和能量限制的传感器节点的要求的问题,本文提出了CS的改进算法。利用正交基和随机贝努利向量构造新的观测矩阵,并采用广义正交匹配追踪算法来对压缩后的采集数据进行重构。通过改进算法降低了传输数据量,达到了提高信道利用率、降低节点能耗的目的。最后,利用matlab仿真软件对上述改进算法进行仿真,仿真结果表明,改进后的DP算法有效提高压缩精度、降低网络能耗,更适用于能量和存储受限的WSN应用场景;改进的CS压缩算法,无论是峰值性噪比还是匹配度等压缩指标都要好于采用高斯观测矩阵和托普利兹矩阵的CS压缩算法。