无线电频谱监测海量数据存储和分析是无线电监管工作的重要组成部分。频谱数据具有时间相关性以及不同频点间的相关冗余，对此本文设计了一种基于类小波变换的无线电频谱监测数据无损压缩方法。该方法首先基于时间相关性将一维频谱信号转换成二维矩阵；转换成二维矩阵后数据在水平方向以及垂直方向都存在冗余，算法采用卷积神经网络来代替传统小波中的预测和更新模块，并引入了自适应压缩块来处理不同维度的特征，从而获得更紧凑的频谱数据表示。研究进一步设计了一种基于上下文的深度熵模型，利用类小波变换不同子带系数获得熵编码参数，以此估计累积概率，从而实现频谱数据的压缩。实验结果表明，与已有的Deflate等传统频谱监测数据无损压缩方法相比，本文算法有进一步的性能提升，与典型的JPEG2000、PNG、JPEG-LS等二维图像无损压缩方法相比，本文所提出的方法的压缩效果也提高了20%以上。