随着经济的发展和生活压力的增大,心脏病逐渐成为全人类健康的致命威胁。心电信号是一种辅助诊断心脏疾病类型的有效工具。近年来,随着精准医学的兴起,采用深度学习技术的疾病分类、疾病预测、信号增强等方法不断出现。然而,这些方法在一定程度上需要批量的合成心电信号来提高处理性能。据调查,传统的心电数据合成法仅依赖于纯数学方法,无法捕捉信号的特征依赖,导致合成结果缺乏多样性且实际应用较少。针对上述问题,本文将生成对抗网络、强化学习方法以及小波变换降噪方法相结合,提出两种心电信号合成模型和一种降噪模型,并将两种合成模型的输出用于降噪模型的辅助降噪。具体内容如下:（1）基于双向长短记忆网络和一维卷积神经网络的信号合成模型。针对传统方法难以保留数据的特征依赖性,合成结果缺乏多样性等问题,提出一种基于双向长短记忆网络和一维卷积神经网络的合成模型。其中,生成器不断挖掘并学习来自自然信号的内部特征,判别器对合成结果进行打分,两者间的对抗训练称为零和博弈过程。当整个模型达到收敛时,合成性能最好。实验证明了所提模型与各编码器模型相比,训练成本最低,合成的信号质量最高。（2）基于蒙特卡罗搜索和策略梯度的信号合成模型。针对之前所提模型在处理离散数据时模型不可微、训练不稳定等缺陷,提出一种基于蒙特卡罗搜索和策略梯度的合成模型。该模型改进了之前模型的结构,并将生成器视为参数化的随机策略;基于判别器提供的奖赏,采用蒙特卡罗搜索方法计算部分合成信号的值函数;生成器根据值函数和心电信号的周期性不断计算目标函数的梯度直至收敛。实验证明了所提模型与之前模型、各生成模型相比,具有最稳定的训练过程和最高的合成质量。（3）基于小波变换和条件生成对抗网络的双重信号降噪模型。为进一步提高生成对抗网络的自动化降噪能力,使得合成的样本更有意义,提出一种双重降噪模型。其中,先采用小波变换法对带噪信号进行初步降噪,再采用结合了行动者-评论家理论的条件生成对抗网络对信号进行二次降噪,附加信息是前两个模型按固定比例输出的合成结果。实验使用最复杂的工频干扰噪声,将双重降噪模型和各降噪模型的降噪结果进行比较,说明了采用合成信号作为附加信息的双重降噪模型效果最好。