في معالجة الإشارات، تُصنَّف الإشارات بناءً على خصائص مختلفة: الزمن المستمر مقابل الزمن المنفصل، والدورية مقابل غير الدورية، والتناظرية مقابل الرقمية، والسببية مقابل غير السببية. تسلط كل فئة الضوء على خصائص مميزة حاسمة لفهم الإشارات ومعالجتها.

تحتفظ الإشارة المستمرة بالزمن بقيمة في كل لحظة في الزمن، وتمثل المعلومات بسلاسة. على النقيض من ذلك، تحتفظ الإشارة المستمرة بالزمن بقيم فقط في لحظات محددة، وغالبًا ما يشار إليها بـ x(n)، حيث n عدد صحيح. تنشأ الإشارات المستمرة بالزمن عادةً من ظواهر ذات متغيرات منفصلة بطبيعتها، مثل عينات الصوت الرقمية.

تكرر الإشارات الدورية الأنماط بمرور الوقت. تتكرر الإشارة المستمرة بالزمن الدوري، مثل الموجة الجيبية، كل t ثانية، مما يحقق شرط الدورية.

تسمى الإشارات التي لا تستوفي هذا الشرط غير دورية. بالنسبة لإشارات الوقت المنفصل، فإن الدورية تعني أن الإشارة تظل دون تغيير بعد تحول زمني قدره n فترة، كما هو موضح في

يمكن أيضًا تمثيل هذه الإشارات في شكل أسّي معقد، وهو أمر بالغ الأهمية للعديد من التطبيقات.

يتم التمييز بين الإشارات التناظرية والرقمية بناءً على السعة. يمكن للإشارة التناظرية، المستمرة في الوقت، أن تأخذ أي قيمة ضمن نطاق، مما يوفر تمثيلًا سلسًا للبيانات. يمكن للإشارة الرقمية، وهي نوع من إشارات الوقت المنفصل، أن تتبنى القيم فقط من مجموعة محدودة، مما يجعلها مناسبة للأنظمة الرقمية والحوسبة.

يتم تحديد سببية الإشارة من خلال وجودها بمرور الوقت. تكون الإشارة المستمرة في الوقت سببية إذا كانت صفرًا لجميع حالات الوقت السلبية، مما يشير إلى أن الإشارة لا تتوقع قيمًا مستقبلية. وعلى العكس من ذلك، تحتفظ الإشارة غير السببية بقيم للأزمنة السلبية، مما يعني أنها تعتمد على قيم الإدخال المستقبلية. يعد فهم هذه التصنيفات أمرًا ضروريًا لتحليل الإشارة ومعالجتها بشكل فعال في مجالات مثل الاتصالات السلكية واللاسلكية وأنظمة التحكم ومعالجة الإشارات الرقمية.