En el procesamiento de señales, las señales se clasifican en función de diversas características: tiempo continuo contra tiempo discreto, periódicas contra aperiódicas, analógicas contra digitales y causales contra no causales. Cada categoría destaca propiedades distintas que son cruciales para comprender y manipular las señales.

Una señal de tiempo continuo tiene un valor en cada instante del tiempo, lo que representa la información sin problemas. Por el contrario, una señal de tiempo discreto tiene valores solo en momentos específicos, a menudo denotados como x(n), donde n es un número entero. Las señales de tiempo discreto suelen surgir de fenómenos con variables inherentemente discretas, como muestras de audio digital.

Las señales periódicas repiten patrones a lo largo del tiempo. Una señal periódica de tiempo continuo, como una onda sinusoidal, se repite cada t segundos, lo que satisface la condición de periodicidad.

Las señales que no cumplen esta condición se denominan aperiódicas. En el caso de las señales de tiempo discreto, la periodicidad implica que la señal permanece inalterada después de un cambio de tiempo de n períodos, como se describe en

Estas señales también se pueden representar en forma exponencial compleja, lo que es crucial para muchas aplicaciones.

Las señales analógicas y digitales se diferencian en función de la amplitud. Una señal analógica, continua en el tiempo, puede asumir cualquier valor dentro de un rango, lo que proporciona una representación de datos uniforme. Una señal digital, un tipo de señal de tiempo discreto, puede adoptar valores solo de un conjunto finito, lo que la hace adecuada para sistemas digitales y computación.

La causalidad de una señal está determinada por su existencia en el tiempo. Una señal de tiempo continuo es causal si es cero para todas las instancias de tiempo negativas, lo que indica que la señal no anticipa valores futuros. Por el contrario, una señal no causal mantiene valores para tiempos negativos, lo que implica que depende de valores de entrada futuros. Comprender estas clasificaciones es esencial para un análisis y procesamiento de señales eficaz en campos como las telecomunicaciones, los sistemas de control y el procesamiento de señales digitales.