1.基于混合量子深度卷积生成对抗网络的心电图生成系统，其特征在于，包括：数据预处理模块，用于对真实心电图数据进行预处理，包括去除噪声、对心电图切片以及对切片后的心电图进行标准化；

参数设置模块，用于构建混合量子深度卷积生成对抗网络模型，该模型包括生成器和判别器，其中生成器和判别器均包括量子卷积层和经典卷积层，量子卷积层包括子量子卷积层，子量子卷积层包括参数化量子电路；设置初始化模型参数；

心电图数据生成模块，用于在生成器中，将服从均匀分布的噪声输入到子量子卷积层中，得到子量子卷积层的输出张量；采用基于补丁方法拼接所有子量子卷积层的输出张量，得到完整的特征图；将完整的特征图输入到经典卷积层中，输出生成的心电图数据；

心电图数据判别模块，用于将预处理后的真实心电图数据和生成的心电图数据分别输入到判别器中，利用窗口扫描输入数据，并将扫描的数据输入到子量子卷积中，输出特征图，将特征图作为经典卷积层的输入，输出结果为二分类问题；

判别器参数更新模块，用于截断生成器的参数梯度，根据判别器的输出，计算判别器的价值函数，利用反向传播算法更新判别器的参数；

最终心电图数据获取模块，用于根据判别器的输出，计算生成器的价值函数，更新生成器的参数并判断更新次数是否达到迭代次数，若没有，则返回判别器参数更新模块，直到达到迭代次数，输出更新后的混合量子深度卷积生成对抗网络模型，获得最终的心电图数据。

2.根据权利要求1所述的基于混合量子深度卷积生成对抗网络的心电图生成系统，其特征在于，数据预处理模块被配置以执行以下动作：获取真实心电图数据，采用小波变换的方法去除真实心电图数据的噪声；

按照去噪后心电图数据的R峰前后区间进行切片，得到完整的单个心电图数据样本，并重采样至固定大小的一维数据；

将单个心电图样本的数据点归一化为  ，以便加载到量子态。

3.根据权利要求1所述的基于混合量子深度卷积生成对抗网络的心电图生成系统，其特征在于，参数设置模块被配置以执行以下动作：混合量子深度卷积生成对抗网络模型中，生成器包括一个输入层、一个量子卷积层、四个经典卷积层和一个输出层；判别器包括一个输入层、一个量子卷积层、一个经典卷积层、两个全连接层和一个输出层；

生成器的量子卷积层包括一组子量子卷积层 ，其中Qn表示第n个子量子卷积层，T表示子量子卷积层的总数，{}表示子量子卷积层的集合，子量子卷积层中的参数化量子电路表示为 ，U表示参数化量子电路， 表示第n个参数化量子电路的参数；

设置参数：批量大小、迭代次数、真实心电图数据数量、量子比特数量和子量子卷积层的数量。

4.根据权利要求1所述的基于混合量子深度卷积生成对抗网络的心电图生成系统，其特征在于，心电图数据生成模块被配置以执行以下动作：步骤1、在生成器中，将满足 均匀分布的噪声编码至量子态，输入到子量子卷积层的参数化量子电路中；

步骤2、对每一个量子比特施加单量子旋转门，旋转的角度为学习的参数，通过对学习参数的更新，改变单量子旋转门的角度，进而改变量子态，生成器能学习真实心电图数据；

步骤3、在每两个量子比特施加CNOT门，其中上面一个为控制位，下面一个为受控位，采用环形连接，前一个量子比特作为下一个量子比特的控制位，控制下一个量子比特，实现所有量子比特之间的纠缠；

步骤4、对辅助量子位进行测量，得到测量后的量子态，再通过一组完整的计算基础状态 对量子态进行测量，得到量子态在该计算基础状态的概率，使用该组所有的计N算基础状态对量子态测量，得到长度为2的张量；其中 表示狄拉克符号，{}表示计算基础N状态的集合， 表示第j个计算基础状态，2表示计算基础状态的总数量，N表示除了辅助量子位的量子比特数量；

步骤5、采用基于补丁方法将所有的输出张量进行拼接，得到完整的特征图，并将该特征图输入到经典卷积层中，通过四次经典卷积操作，并舍弃池化层，输出生成的心电图数据。

5.根据权利要求1所述的基于混合量子深度卷积生成对抗网络的心电图生成系统，其特征在于，心电图数据判别模块被配置以执行以下动作：步骤1、在判别器的量子卷积层中，设置一个大小与使用的量子比特数量相同的窗口，通过窗口扫描，将预处理后的真实心电图数据和生成心电图数据按批次编码至子量子卷积层的参数化量子电路中；

步骤2、参数化量子电路的编码层采用Hadamard门和单量子旋转门，设置参数化量子电路中的量子比特数量，即窗口大小，量子比特的初态为 态，其中 表示狄拉克符号，经过Hadamard门后变为混合态，通过单量子旋转门，将心电图数据编码至量子态中；

步骤3、将单量子旋转门的旋转参数作为学习参数，利用受控旋转门完成两个量子比特间的纠缠，一个量子比特作为控制方，另一个量子比特作为受控方，采用环形连接，前一个量子比特作为下一个量子比特的控制位，控制下一个量子比特，实现所有量子比特的纠缠；

步骤4、对每个量子比特进行测量，在最终的量子态中测量局部观测Pauli Z算子，每一个量子比特测量的结果作为一个通道的特征图，当窗口对输入的心电图数据完成扫描后，将扫描的数据输入到参数化量子电路中，得到特征图；

步骤5、将特征图输入到经典卷积层中，利用一次卷积操作将特征图的通道数增加，利用两个全连接层进行特征提取，完成分类，输出0或1，其中，0代表输入的生成的心电图数据是真实心电图数据，1代表输入的生成的心电图数据是生成的心电图数据。

6.根据权利要求1所述的基于混合量子深度卷积生成对抗网络的心电图生成系统，其特征在于，判别器参数更新模块被配置以执行以下动作：步骤1、判别器的价值函数表达式为：

；

其中， 表示最大化判别器的价值函数， 表示判别器的价值函数， 表示判别器的参数， 表示真实心电图的数据分布， 表示判别器对真实心电图数据的判别结果， 表示噪声的数据分布，x表示真实心电图数据，z表示噪声， 表示生成心电图的数据， 表示真实心电图数据分布的期望， 表示噪声数据分布的期望， 表示判别器对生成器输出的判别结果；

步骤2、通过求导更新经典卷积层的梯度，通过参数移位规则更新量子卷积层的梯度，具体公式为：；

其中， 表示价值函数， 表示判别器的第j个参数， 表示生成器的参数，M表示判别器的参数总量， 表示判别器的第M个参数；

步骤3、第k次迭代时 的更新规则表达式为：

；

其中， 表示第k次迭代的参数， 表示第k‑1次迭代的参数， 表示判别器的学习率， 表示第k‑1次迭代时的价值函数。

7.根据权利要求1所述的基于混合量子深度卷积生成对抗网络的心电图生成系统，其特征在于，最终心电图数据获取模块被配置以执行以下动作：步骤1、生成器的价值函数表达式为：

；

其中， 表示最小化生成器的价值函数， 表示生成器的价值函数，表示判别器对生成器输出的判别结果， 表示噪声数据分布的期望，z表示噪声， 表示噪声的数据分布；

步骤2、通过求导更新经典卷积层和全连接层的梯度，通过参数移位规则更新量子卷积层的梯度，具体公式为：；

其中， 表示价值函数， 表示生成器的第i个参数，N表示生成器的参数总量，表示判别器的参数， 表示生成器的第N个参数；

步骤3、第k次迭代时 的更新规则表达式为：

；

其中， 表示第k次迭代的参数， 表示第k‑1次迭代的参数， 表示生成器的学习率， 表示第k‑1次迭代的价值函数。