Разработан алгоритм сжатия одномерного сигнала, основанный на выборе в реальном масштабе времени ключевых точек. Ключевыми точками являются экстремумы и точки максимальной кривизны функции (сигнала). Дана оценка максимальной приведенной погрешности алгоритма во временной (5,2 %) и частотной (3,7 %) областях, что подтверждает возможность применения алгоритма как для амплитудно-временного, так и для спектрального анализа одномерного биомедицинского сигнала.Разработан алгоритм сжатия одномерного сигнала, основанный на выборе в реальном масштабе времени ключевых точек. Ключевыми точками являются экстремумы и точки максимальной кривизны функции (сигнала). Выбор ключевых точек обусловлен их диагностической ценностью, а так же особенностями биомедицинских сигналов. Эффективность предлагаемого алгоритма оценена на примере сжатия сигнала фотоплетизмограммы. Для восстановления сигнала используется метод аппроксимации. Ключевые точки делят биомедицинский сигнал на семь элементов, которые, при восстановлении, аппроксимируются линейной и тригонометрическими функциями. Записаны выражения для интерполяции сигнала при его восстановлении. Дана оценка максимальной приведенной погрешности алгоритма во временной (не превышает 5,2 %) и частотной (не превышает 3,7 %) областях, что подтверждает возможность применения алгоритма как для амплитудно-временного, так и для спектрального анализа одномерного биомедицинского сигнала.