The　set　partitioning　in　hierarchical　trees　(SPIHT)　algorithm　has　achieved　notable　success　in　still　image　coding.　In　this　paper　the　SPIHT　algorithm　is　applied　for　the　compression　of　EEG　data　in　single　channel　and　multiple　channels.　For　single　channel　data,　the　SPIHT　algorithm　in　one　dimension　is　used　with　compression　ratio　ranging　from　1.17　to　4.55　for　2　order　scale　wavelet　transform,　1.5　to　8.87　for　3　order　scale　wavelet　transform,　and　1.66　to　15.9　for　4　order　scale　wavelet　transform,　respectively.　For　multiple　channels　data,　the　two　dimensional　SPIHT　algorithm　is　used　with　the　compression　ratio　ranging　from　2.72　to　13.08　for　1　order　scale　wavelet　transform,　2.76　to　12.59　for　2　order　scale　wavelet　transform　and　2.80　to　12.37　for　3　order　scale　wavelet　transform,　respectively.　Experimental　data　is　from　the　people＇s　hospital　of　Beijing　university　of　normal　people　brain　electrical　data,　the　experiment　results　of　compression　binary　codes　flow　and　compression　CR　and　PRD　parameters　are　achieved　in　different　wavelet　scales,　and　the　experiment　results　are　analyzed　and　compared.　It　shows　that　experiment　results　of　specific　compression　ratio　can　be　achieved　by　using　the　SPIHT　Algorithm,　at　the　same　time,　the　scale　of　Wavelet　transform　before　compression　transform　affects　subsequent　algorithm　compression,　under　the　experiment　data,　the　bigger　scale　of　Wavelet　is　transformed,　the　better　result　of　compression　is　got.　As　the　same　time　using　the　SPIHT　algorithm　in　two　dimensions,　the　result　is　better　than　using　the　SPIHT　algorithm　in　one　dimension.