Des processus à longue mémoire apparaissent souvent dans des applications : phénomènes naturels (hydrologie), sociaux et économiques (connexions de télécommunication, les prix des actifs, les turbulences). Ces signaux présentent une propriété de "longue mémoire". Dans le cas stationnaire, les méthodes issues de l'analyse harmonique et, plus largement, des ondelettes sont très efficaces mais l'applicabilité générale de ces méthodes aux séries temporelles non stationnaires reste très limitée.

Le but de ce projet est de développer une théorie spectrale plus générale qui capturerait les processus non-stationnaires avec une dépendance à longue distance en temps discret. Il s'inspire des méthodes classiques d'analyse des équations intégrales avec des noyaux de différence faiblement singuliers et de leurs applications récentes aux processus stochastiques avec une structure de covariance fractionnaire.