d=20     # paramètre de discrétisation
Xd = discretise(X,d)  # application de la discrétisation
index = groupByLabel(Y)  # groupement des signaux par classe
models = []
for cl in range(len(np.unique(Y))): # parcours de toutes les classes et optimisation des modèles
    models.append(learnMarkovModel(Xd[index[cl]], d))