Télécom ParisTech

François Roueff

Professeur

François Roueff

Formation

  • Ingénieur diplômé de l’École Polytechnique (1995) et de l’ENST (1997),
  • Docteur de Télécom ParisTech, option traitement du signal et des images (2000).

Enseignement

  • Probabilités, statistiques, analyse fonctionnelle, séries chronologiques.
  • Responsable du domaine Mathématiques pour l’ingénieur

Thématiques de recherche

  • Les principaux thèmes de recherche s’inscrivent dans les domaines des séries chronologiques
    et des statistiques mathématiques, pour lesquels les aspects de modélisation et estimation statistique sont concernés. Une partie importante de ces travaux concerne les méthodes d’ondelettes pour l’analyse spectrale des processus à mémoire longue. Un intérêt particulier est porté par ailleurs sur les processus localement stationnaires et les processus “shot-noise”.

Expérience industrielle et recherche contractuelle

  • Les partenariats récents en recherche ont impliqués la PME Liligo, et les entreprises Renault (Technocentre), Natixis, principalement à travers des financements de thèse CIFRE.

Principaux Résultats scientifiques

  • Définitions et propriétés de régularité d’un modèle feuilles mortes auto-similaire.
  • Estimation récursive d’un processus AR localement stationnaire.
  • Estimation de la longue mémoire par des méthodes d’ondelette dans des cadres linéaires, non-linéaires ou localement stationnaires.

Références bibliographiques

  • C. Bordenave, Y. Gousseau, and F. Roueff. The dead leaves model : an example of a general tessellation. Advances in Applied Probability, 38(1):31–46, 2006. [doi].
  • R. Douc, F. Roueff, and P. Soulier. On the existence of some ARCH(∞) processes. Stoch. Proc. App., 118(5):755–761, 2007. [doi]. preprint available at [arXiv].
  • G. Faý, F. Roueff, and P. Soulier. Estimation of the memory parameter of the infinite source Poisson process. Bernoulli, 13(2):473–491, 2007. [doi]. available at [arXiv].
  • G. Faý, E. Moulines, F. Roueff, and M.S. Taqqu. Estimators of long-memory: Fourier versus wavelets. J.

Education

  • M.Sc. degree from the Ecole Polytechnique in 1995 and the Ph.D. degree in signal processing from Telecom ParisTech in 2000.

Teaching

  • Probability, statistics, functional analysis, time series analysis.

Major Research Interest or Current Research Topics

  • The main research interests are concerned with time series, both from a modeling and statistical inference prospective, and mathematical statistics. An important part of recent works is dedicated to the spectral analysis of long range dependent processes using wavelets.

Industrial Experience

  • Mainly supervising Phd students with industrial partners such as Liligo, Renault or Natixis.

Main Scientific Results

  • Definition and regularity properties of a dead leaves model with self-similarity.
  • Recursive estimation of a locally stationary AR process.
  • Estimation of the long memory parameter based on wavelet analysis for linear, nonlinear or locally stationary processes.