电气工程师的世界就是信号的世界。EE 将信号描述为电气或机电编码数据。即使在这个狭隘的定义中，信号的类型也很多，通过物理特性或其他方法对它们进行分类有助于组织所需的设备类型、所需的测试程序和测量设备，以及解决任何安全问题或法规。对信号进行分类有助于分析、处理和验证电路。信号可以根据其物理特性、预期用途进行分类；以及它们的视觉和数学特性。根据系统正在执行的操作以及信号的使用方式，相同的信号可以以不止一种方式进行分类。特定的工程领域可能会强调对一种信号与另一种信号进行分类的一种方法。每个领域都可能对信号进行不同的分类，并在继续研究时添加更多细节，例如声学、电力或脑电图信号 (EEG) 信号。广播工程师可能在有线系统（数字化、压缩、加密信号）或无线信号（模拟、射频）中工作。在软件操作系统中，信号可以指示错误、正常中断、非法事件并采取直接操作。
电路设计师和系统工程师负责各种系统的工作。他们对信号进行分类的方式可能指的是单个信号或处理该类型信号的整个系统。很多时候信号的数学表示是可能的并且有助于分析。让我们看看信号分类的一些方法。
感谢托马斯·爱迪生和尼古拉·特斯拉，今天有两种电力系统在使用：每个设备、组件和交付选项都不同。交流电 (AC) 和直流电 (DC)各有其用途，我们两者都需要。初级功率的差异是区分信号的基本方法。图 1 显示了交流和直流电路。
常见电源插座提供的交流电 (AC) 是一种随时间变化的正弦信号。它由发电机产生，可从发电厂以三相正弦信号的形式输送到建筑物和个人住宅，在北美，该信号降压至 60 Hz 的 120V AC；欧洲使用 50 Hz。传输功率的信号与 EE 通常在其电路中使用的源电路中使用的信号在幅度上有所不同。
教科书上充满了问题，其来源如下：
E(t) = k sin(ωt) 其中 k 是振幅，ω = 2πf
这是更一般方程的子集：
S(t) = A sin(2πft ± θ) 其中 A 是幅度
f 是频率（1/T（周期）
t 是瞬时时间
θ 是相位
直流 (DC) 可通过标准电压（1.5V DC、9V DC）的电池、发电机或旨在提供电路或设备所需的特定电压的电源获得。（24V 直流、48V 直流、120V 直流）。除了瞬态效应外，传递的电压是恒定的。
按频率对信号进行分类可以确定频谱和传播方法。视觉、音频、射频、微波；有线、光纤、空气/真空/空间。交流信号识别频率。在具有系统时钟驱动电路的直流系统中，使用的术语可以是时钟速度、每秒处理器机器指令数 (MIPS) 和每秒脉冲数 (PPS)。
交流和直流电力系统都分为低压或高压。IEEE 定义了交流和直流标准，并针对每个标准制定了论文、会议、实验室和研究。定义通常如下：
低压交流：1000V及以下；直流：3200 V 及以下
高压：交流：1000 V 以上
超高压： 1000kV 或更高交流系统
在数字系统中，逻辑系列规定了电压要求，因此使用低得多的信号电平。晶体管逻辑通常需要 5VDC，而 CMOS 和低功耗系统可能使用更高或更低的电压。
电路内的信号可以根据幅度值的连续性进行分类 - 模拟信号或数字信号。模拟交流信号（如正弦和余弦波形）具有不断变化的值，其范围从信号幅度范围的值到值。每个时间点都有一个与波形的先前值和未来值成比例的幅度值。
数字信号具有特定的幅度值。数字二进制系统只有 2 个值，通常在 0 到 5V DC 之间运行；（尽管在实际电路中可以接受一个范围）。这是晶体管特性的结果。无论是开还是关，导通还是不导通，输出端口都会呈现两个值。
信号还可以按时间连续性进行分类：连续信号具有所有时间值的值，没有间断或不存在信号的区域。正弦和余弦波形是连续的，而正切波形具有不连续性，其中不存在值。
离散信号仅在特定时间具有值。采样电路仅在采样发生时产生信号值。
图 2 和图 3 显示了离散信号和连续信号。
信号可以根据波形的视觉性质进行分类。周期性信号在给定时间段内重复。数学上用等式表示：
s(t) = s(t + T)，其中 T 是周期（1/频率）。
周期性信号存在于交流（模拟）和直流（数字）系统中，例如正弦波或数字系统时钟信号。图 4 显示了一些周期性信号。非周期信号不重复。一些数学工具仅适用于周期性信号。傅里叶级数是为周期性信号而开发的。为了用于非周期信号，信号被视为具有无限周期的周期信号。这使得傅里叶变换可以用于所有信号。
即使信号也是关于 y 轴对称的。数学上，f(x) = f(-x)。点(X,Y) 与(-X,Y) 处的点具有相同的值。傅里叶级数将信号分解为正弦和余弦之和：
FS = A0 + Σ An sin(n) + Σ Bn cosine(n)；
其中 A0 是直流分量，每项都有一个关联的幅度和三角分量（正弦和余弦）。
当信号仅由余弦分量组成时，就会产生偶数信号。余弦本身是偶数信号并且关于 y 轴对称。图 5 显示了偶数信号和余弦波形。
奇数信号关于原点对称。数学上，f(t) = -(f(-t))。奇数信号的傅立叶级数仅具有正弦分量。正弦本身是奇数信号，并且关于原点对称，如图 6 所示。信号可以分解为偶数信号和奇数信号。
如果您熟悉建模和分析程序，您就已经处理过被分类为确定性或随机性的信号。确定性信号可以通过过去的行为来预测，并完全通过数学方程来捕获。所有可能的结果都是已知的，并且不存在风险因素。确定性信号在通信中非常有用，其中了解载波信号的准确值对于调制技术非常重要。
随机信号是不可预测的，由概率论中常见的概率函数表示，例如泊松函数。电路噪声通常被建模为并且确实是随机信号。
因果信号有些相似。尽管人们很容易看到因果波形图并认为它们与时序有关，但因果关系是系统建模方式的结果。因果信号仅根据过去或现在的条件作为输入来确定。当系统在 t=0 时启动时，根据初始条件计算以下数据，然后根据先前的结果生成。系统可以继续无穷大。控制系统说明了这种行为。
反因果系统也会根据未来事件生成结果，并在 t=0 时停止。反因果信号在现实生活中并不存在，它允许分析未来可能发生的事件。非因果信号波形在任何时间 t < 0 和 t > 0 都有值和结果。
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