Bei der Signalverarbeitung werden Signale anhand verschiedener Merkmale klassifiziert: kontinuierlich oder diskret, periodisch oder aperiodisch, analog oder digital und kausal oder nichtkausal. Jede Kategorie hebt bestimmte Eigenschaften hervor, die für das Verständnis und die Manipulation von Signalen entscheidend sind.

Ein kontinuierliches Signal hält zu jedem Zeitpunkt einen Wert und stellt Informationen nahtlos dar. Im Gegensatz dazu hält ein diskretes Signal Werte nur zu bestimmten Zeitpunkten, die oft als x(n) bezeichnet werden, wobei n eine Ganzzahl ist. Diskrete Signale entstehen typischerweise aus Phänomenen mit inhärent diskreten Variablen, wie z. B. digitalen Audiosamples.

Periodische Signale wiederholen Muster im Laufe der Zeit. Ein kontinuierliches periodisches Signal, wie eine Sinuswelle, wiederholt sich alle t Sekunden und erfüllt die Periodizitätsbedingung.

Signale, die diese Bedingung nicht erfüllen, werden als aperiodisch bezeichnet. Bei zeitdiskreten Signalen bedeutet Periodizität, dass das Signal nach einer Zeitverschiebung von n Perioden unverändert bleibt, wie beschrieben durch

Diese Signale können auch in komplexer Exponentialform dargestellt werden, was für viele Anwendungen entscheidend ist.

Analoge und digitale Signale werden anhand der Amplitude unterschieden. Ein analoges, zeitlich kontinuierliches Signal kann jeden Wert innerhalb eines Bereichs annehmen und bietet so eine glatte Datendarstellung. Ein digitales Signal, eine Art zeitdiskretes Signal, kann nur Werte aus einer endlichen Menge annehmen und ist daher für digitale Systeme und Berechnungen geeignet.

Die Kausalität eines Signals wird durch seine Existenz im Laufe der Zeit bestimmt. Ein zeitkontinuierliches Signal ist kausal, wenn es für alle negativen Zeitinstanzen Null ist, was bedeutet, dass das Signal keine zukünftigen Werte vorwegnimmt. Umgekehrt hält ein nichtkausales Signal Werte für negative Zeiten, was bedeutet, dass es auf zukünftige Eingangswerte angewiesen ist. Das Verständnis dieser Klassifizierungen ist für eine effektive Signalanalyse und -verarbeitung in Bereichen wie Telekommunikation, Steuerungssysteme und digitale Signalverarbeitung von wesentlicher Bedeutung.