随着数字化的进一步普及以及信息技术的迅速发展和广泛应用，需要传输、存储、处理的数据量急剧增加，对传输带宽、存储容积和处理速度造成巨大压力，因而产生了对数据压缩的强劲客观需求。本课题的设立是基于内窥镜清洗消毒机项目的实际需求而展开的。随着各大医院对内窥镜的清洗要求逐步规范化，一套系统的、人机友好的内窥镜清洗消毒机清洗流程逐步完善。内窥镜的清洗记录由人工记录向数字化记录转变，相应地加大了计算机对记录数据的采集、发送以及存储压力。特别是底层的清洗机清洗数据中转组件——ARM处理器，对其关于数据采集与转发的能力提出了更高的要求。在数据中转组件（ARM处理器）与服务器（Server PC机）通讯中断的情况下，数据的缓存更是给仅有256M内存的ARM处理器带来了严峻的考验。因此，论文针对ARM处理器对数据的压缩存储算法展开了深入的研究。本课题所研究的基于ARM处理器的数据压缩存储算法，是项目中为缓解ARM处理器内存压力而进行数据存储的一部分。论文通过对项目中实际数据分析研究、归纳总结出数据的报文格式以及数据的有限状态集等特点，针对其特点进行了相关数据压缩算法的分析与研究。在对矢量量化原理和LZ编码算法的分析与研究的基础上，结合项目中的数据特点，设计出了一个新的针对有限状态集数据而改进的压缩算法，即自适应矢量查找压缩算法（Vector-searching BasedSelf-adaptive Data Compression Algorithm，简称：VBSDC算法）。该算法简化了矢量量化原理中针对模拟信号划分量化区间、寻找量化值的工序，缩小了LZ编码算法中字典的规模，借鉴了矢量量化原理中码书的设计思想和LZ编码算法中的字典查找思想以及自适应编码思想。结合ARM处理器中Nand Flash存储器的特点，实现了缓解ARM处理器内存压力，节省存储空间，延长Flash使用寿命，扩大存储容量的客观需求。最后，本课题基于ARM处理器在实际项目平台对自适应矢量查找压缩算法进行了应用测试。通过对压缩能力、译码质量等性能上的测试分析，得出新算法的稳定性及可靠性结论。