心血管疾病的发生率在我国居高不下,尤其是随着人们生活水平的提高,越来越多的人受到心血管疾病的困扰。目前因心血管疾病具有较高的患病率及其病情的危险性,即使是在科技不断发达的今天,该疾病仍居于致死率疾病首位,因此预防并治疗心血管疾病刻不容缓。在心血管疾病的诊断中,心电图是不可或缺的。通过心电图,医生可以对患者的病情进行大致判断,因此临床上心电图具有重要意义。然而由于疾病多样化且有的心电信号存在特异性的情况等,可能使得医生对心电图的判断变得困难,因此寻求辅助医生诊断的方法尤为重要。近年来,深度学习技术不断进步,在图像识别任务方面屡创佳绩,因而将深度学习融入到心电信号辅助诊断方面具有重要意义和良好的应用前景。256多导联心电信号是近几年来研究的热点之一,因为其能够测得人体表面更加细致的电势变化,关注更加细微的特征,更好地反映人体心脏信息,帮助医生判断是否健康以及具体所患疾病,因此本课题主要针对256导联心电数据进行识别研究。但由于目前256导联心电数据较少,没有相关完备的数据库,为了避免样本在实验时出现过拟合的问题导致无法较为准确地识别异常样本,因此要对256导联心电信号进行生成来达到扩增样本的目的。基于此,课题的实验主要分为两部分:一方面通过对时序数据的生成算法来生成256导联心电数据;另一方面分类算法对心电信号进行识别。本文主要研究内容如下:（1）针对多导联心电数据样本不足的问题,基于心电数据类别的特殊性,主要提出并采用两种生成算法,分别为CNN-BiLSTM模型以及2DUnetVPTransformer模型。通过分别提取心电信号空间上和时间上的特征,更好地生成具有相同分布的心电信号。同时,第二种生成算法不仅限于生成具有单一疾病的心电信号,通过多通道融合及时空注意机制,能够生成同时包含多种疾病的心电信号,在思想上进行创新。通过时空注意机制,模型的自回归推理速度得到提高,并且其累积产生的推理误差也能够得到减小。由于此种方法需要带有具体疾病标签的数据,而现有的256导联心电数据没有相关标签,因此该方法主要在12导联数据集上进行实验。除此之外,实验中还采用SARIMA、WaveNet、TimeGAN模型作为基线模型,通过和基线模型结果进行对比分析,表明提出算法的有效性。（2）针对时序数据相似度评价的问题,主要应用CoFlux算法,关注序列的通量特征,判断其通量相关存在性、时间顺序及波动的方向性,三种指标是递进关系,直接反映了所生成的心电数据和原始数据的相似性度量。（3）针对心电信号的分类识别问题,主要采用基于注意力残差网络的模型。通过加深网络层数,使得模型能够识别更加抽象的特征,网络中采用跳步连接也能缓解因网络层数加深带来的梯度消失问题。模型中采用通道注意力和空间注意力这两种注意力机制,使其更好地关注时序特征。通过在不同数据集上的实验,不但能够反映分类模型的性能,还能够间接支持对两种生成算法的评价探讨,表明模型的适用性。实验结果以及和基线的对比分析表明,本文提出并应用的CNN-BiLSTM和2DUnet-VPTransformer这两种心电信号生成模型表现突出,在未来可以尝试生成包含多种不同疾病的心电信号从而进行多标签的分类识别。通过基于注意力残差网络的分类算法也能提高识别精度,在心电数据集上表现出独特的优势,在未来具有良好的应用前景。