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Le phonocardiogramme (PCG) est un signal bio-sonore non invasif permettant d'identifier des pathologies cardiovasculaires et d'en évaluer la sévérité. Ce travail s'inscrit dans la continuité des études ayant montré l'intérêt des techniques d'analyse spectrale d'ordre supérieur (HOSA) pour le suivi de la sévérité cardiaque. Des caractéristiques HOSA ont été extraites puis sélectionnées à l'aide des méthodes Random Forest Feature Importance et SelectKBest. Elles ont ensuite été intégrées dans un classifieur k Nearest Neighbor (KNN). Parmi quatorze caractéristiques initiales, quatre ont permis d'atteindre une précision de 99,7 %, confirmant la pertinence de cette approche pour l'analyse des signaux PCG.

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9786209585944

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