1.一种检测拷贝数变异的方法，其特征在于：包括以下步骤，
数据获取步骤，包括获取待测样本dna测序数据及其在人类参考基因组上各个位置的比对数据；
深度统计步骤，包括根据所述数据获取步骤获取的待测样本dna测序数据，统计待测样本dna在固定窗口区域内的深度；
异常数据提取步骤，包括根据所述数据获取步骤中获取的待测样本dna在人类参考基因组上各个位置的比对数据，提取比对异常的数据序列，作为支持拷贝数变异的第一维度结果；
窗口深度对比步骤，包括根据所述深度统计步骤的结果，将所述待测样本dna的窗口深度与统计的健康人群dna窗口深度的分布统计模型进行比较，获得与所述分布统计模型显示出差异的窗口结果；
拷贝数变异判定步骤，包括根据所述窗口深度对比步骤的结果，分析与所述分布统计模型显示出差异的窗口，判断其差异是否显著；如果差异显著，且能够得到所述异常数据提取步骤中所述第一维度结果的支持，则判断为阳性拷贝数变异；
检测结果输出步骤，包括根据所述拷贝数变异判定步骤的判断结果，输出待测样本dna的所有阳性拷贝数变异；
所述健康人群dna窗口深度的分布统计模型采用以下方法构建，
健康人群dna数据获取步骤，包括获取健康人群dna测序数据及健康人群中各单个样本dna在人类参考基因组上各个位置的比对数据；
健康人群dna窗口深度统计步骤，包括根据所述健康人群dna数据获取步骤获取的健康人群dna测序数据，统计各单个样本dna在固定窗口区域内的深度，得到每个窗口的深度在健康人群的分布情况，统计获得所有窗口的深度分布情况，即获得所述分布统计模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述数据获取步骤包括以下子步骤，
获取子步骤，包括获取待测样本dna测序数据；
过滤子步骤，包括对所述获取子步骤获取的待测样本dna测序数据进行质检，过滤去除低质量的测序数据；
比对子步骤，包括将经过所述过滤子步骤的测序数据与人类参考基因组比对，获取待测样本dna的测序片段在人类参考基因组中的位置；
优选的，所述数据获取步骤还包括以下子步骤，
去重子步骤，包括根据所述比对子步骤的结果，去除比对到人类参考基因组相同位置的重复的测序片段；
校正子步骤，包括根据所述去重子步骤的结果，重新校正测序数据与人类参考基因组的比对结果；
优选的，所述深度统计步骤，还包括统计待测样本dna在固定窗口区域内深度的负二项分布情况；
优选的，所述异常数据提取步骤中，比对异常的数据序列包括插入片段大小异常的序列数据、比对方向异常的序列数据、序列数据比对到不同位置的序列数据；
优选的，所述拷贝数变异判定步骤中，判断差异是否显著具体包括，提出零假设和备择假设，并以贝叶斯因子为判别条件，当贝叶斯因子小于设定值时，认为备择假设成立而零假设不成立，即判定为差异显著。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：分布统计模型的构建方法中，所述健康人群dna窗口深度统计步骤，还包括统计健康人群中各单个样本dna在固定窗口区域内深度的负二项分布情况，以此得到健康人群的各窗口的深度分布统计模型；
优选的，分布统计模型的构建方法还包括分布统计模型校正步骤，包括根据所述健康人群dna窗口深度统计步骤获得的分布统计模型，对每个固定窗口的健康人群中各单个样本dna的深度进行评估，舍去明显偏离的位点，并根据没有舍去的位点的窗口深度分布情况，得到校正的分布统计模型；
优选的，所述分布统计模型校正步骤，还包括统计没有舍去的位点的窗口深度的负二项分布情况，以此得到校正的分布统计模型。
4.一种健康人群dna窗口深度分布统计模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤，
健康人群dna数据获取步骤，包括获取健康人群dna测序数据及健康人群中各单个样本dna在人类参考基因组上各个位置的比对数据；
健康人群dna窗口深度统计步骤，包括根据所述健康人群dna数据获取步骤获取的健康人群dna测序数据，统计各单个样本dna在固定窗口区域内的深度，得到每个窗口的深度在健康人群的分布情况，统计完成所有窗口，即获得所述分布统计模型。
5.根据权利要求4所述的构建方法，其特征在于：所述健康人群dna窗口深度统计步骤，还包括统计健康人群中各单个样本dna在固定窗口区域内深度的负二项分布情况，以此得到健康人群的各窗口的深度分布统计模型；
优选的，所述构建方法还包括分布统计模型校正步骤，包括根据所述健康人群dna窗口深度统计步骤获得的分布统计模型，对每个固定窗口的健康人群中各单个样本dna的深度进行评估，舍去明显偏离的位点，并根据没有舍去的位点的窗口深度分布情况，得到校正的分布统计模型；
优选的，所述分布统计模型校正步骤，还包括统计没有舍去的位点的窗口深度的负二项分布情况，以此得到校正的分布统计模型。
6.一种拷贝数变异检测的装置，其特征在于：包括数据获取模块、深度统计模块、异常数据提取模块、窗口深度对比模块、拷贝数变异判定模块和检测结果输出模块；
所述数据获取模块，包括用于获取待测样本dna测序数据及其在人类参考基因组上各个位置的比对数据；
所述深度统计模块，包括用于根据所述数据获取模块获取的待测样本dna测序数据，统计待测样本dna在固定窗口区域内的深度；
所述异常数据提取模块，包括用于根据所述数据获取模块中获取的待测样本dna在人类参考基因组上各个位置的比对数据，提取比对异常的数据序列，作为支持拷贝数变异的第一维度结果；
所述窗口深度对比模块，包括用于根据所述深度统计模块的结果，将所述待测样本dna的窗口深度与统计的健康人群dna窗口深度的分布统计模型进行比较，获得与所述分布统计模型显示出差异的窗口结果；
所述拷贝数变异判定模块，包括用于根据所述窗口深度对比模块的结果，分析与所述分布统计模型显示出差异的窗口，判断其差异是否显著；如果差异显著，且能够得到所述异常数据提取模块中所述第一维度结果的支持，则判断为阳性拷贝数变异；
所述检测结果输出模块，包括用于根据所述拷贝数变异判定模块的判断结果，输出待测样本dna的所有阳性拷贝数变异。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于：所述数据获取模块包括以下子模块，
获取子模块，包括用于获取待测样本dna测序数据；
过滤子模块，包括用于对所述获取子模块获取的待测样本dna测序数据进行质检，过滤去除低质量的测序数据；
比对子模块，包括用于将经过所述过滤子模块的测序数据与人类参考基因组比对，获取待测样本dna的测序片段在人类参考基因组中的位置；
优选的，所述数据获取模块还包括以下子模块，
去重子模块，包括用于根据所述比对子模块的结果，去除比对到人类参考基因组相同位置的重复的测序片段；
校正子模块，包括用于根据所述去重子模块的结果，重新校正测序数据与人类参考基因组的比对结果；
优选的，所述深度统计模块，还包括用于统计待测样本dna在固定窗口区域内深度的负二项分布情况；
优选的，所述异常数据提取模块中，比对异常的数据序列包括插入片段大小异常的序列数据、比对方向异常的序列数据、序列数据比对到不同位置的序列数据；
优选的，所述拷贝数变异判定模块中，判断差异是否显著具体包括，提出零假设和备择假设，并以贝叶斯因子为判别条件，当贝叶斯因子小于设定值时，认为备择假设成立而零假设不成立，即判定为差异显著；
优选的，所述装置还包括分布统计模型构建模块，所述分布统计模型构建模块包括健康人群dna数据获取子模块和健康人群dna窗口深度统计子模块；
所述健康人群dna数据获取子模块，包括用于获取健康人群dna测序数据及健康人群中各单个样本dna在人类参考基因组上各个位置的比对数据；
健康人群dna窗口深度统计子模块，包括用于根据所述健康人群dna数据获取子模块获取的健康人群dna测序数据，统计各单个样本dna在固定窗口区域内的深度，得到每个窗口的深度在健康人群的分布情况，统计完成所有窗口，即获得所述分布统计模型；
优选的，所述健康人群dna窗口深度统计子模块，还包括用于统计健康人群中各单个样本dna在固定窗口区域内深度的负二项分布情况，以此得到健康人群的各窗口的深度分布统计模型；
优选的，所述分布统计模型构建模块还包括分布统计模型校正子模块，分布统计模型校正子模块包括用于根据所述健康人群dna窗口深度统计子模块获得的分布统计模型，对每个固定窗口的健康人群中各单个样本dna的深度进行评估，舍去明显偏离的位点，并根据没有舍去的位点的窗口深度分布情况，得到校正的分布统计模型；
优选的，所述分布统计模型校正子模块，还包括用于统计没有舍去的位点的窗口深度的负二项分布情况，以此得到校正的分布统计模型。
8.一种健康人群dna窗口深度分布统计模型的构建装置，其特征在于：包括健康人群dna数据获取模块和健康人群dna窗口深度统计模块，
所述健康人群dna数据获取模块，包括用于获取健康人群dna测序数据及健康人群中各单个样本dna在人类参考基因组上各个位置的比对数据；
所述健康人群dna窗口深度统计模块，包括用于根据所述健康人群dna数据获取模块获取的健康人群dna测序数据，统计各单个样本dna在固定窗口区域内的深度，得到每个窗口的深度在健康人群的分布情况，统计完成所有窗口，即获得所述分布统计模型；
优选的，所述健康人群dna窗口深度统计模块，还包括用于统计健康人群中各单个样本dna在固定窗口区域内深度的负二项分布情况，以此得到健康人群的各窗口的深度分布统计模型；
优选的，所述构建装置还包括分布统计模型校正模块，分布统计模型校正模块包括用于根据所述健康人群dna窗口深度统计模块获得的分布统计模型，对每个固定窗口的健康人群中各单个样本dna的深度进行评估，舍去明显偏离的位点，并根据没有舍去的位点的窗口深度分布情况，得到校正的分布统计模型；
优选的，所述分布统计模型校正模块，还包括用于统计没有舍去的位点的窗口深度的负二项分布情况，以此得到校正的分布统计模型。
9.一种用于拷贝数变异检测的装置，其特征在于：包括存储器和处理器：
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现权利要求1-3任一项所述的检测拷贝数变异的方法或权利要求4或5所述的健康人群dna窗口深度分布统计模型的构建方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：包括健康人群dna窗口深度分布统计模型和/或程序，所述程序能够被处理器执行以实现实现权利要求1-3任一项所述的检测拷贝数变异的方法或权利要求4或5所述的健康人群dna窗口深度分布统计模型的构建方法。