1. Сигнал делится на: непрерывный, и дискретный. 2. Сигналы: сложные и простые. 3. Сигналы: детерминированные и случайные. 
Наибольшими общими характеристиками случайных процессов являются интегральный, дифференциальный законы распределения. Законы распределения делятся на одномерные и двумерные.
Одномерный интегральный закон распределения
плотность вероятности
Наиболее полными характеристиками случайных процессов являются его п — мерный интегральный и дифференциальный закон распределений. Наиболее часто для оценки случайных процессов пользуются:
1. Математическим ожиданием, усредненным по времени и по множествам (ансамблем) М(х).
2. Функция корреляции делится на: 1. Функцию автокорреляции. 2. Функцию взаимной корреляции. Функция автокорреляции.
Функция взаимной корреляции. 
Все случайные процессы делятся на стационарные и нестационарные.
Под стационарным процессом в широком смысле понимают такой процесс, n мерный закон распределения которого на зависит от начала отсчета времени.
Стационарный случайный процесс в узком смысле — это такой процесс, математическое ожидание и дисперсия которого не зависит от начала отсчета времени. А функция корреляции Вхх (τ) также не зависит от отдельных значений t1 иt2, а зависит от разности t2 –t1= τ.
Не стационарный процесс — такой процесс, в котором функция корреляции, дисперсия, математическое ожидание зависят от начала отсчета времени.
Коэффициент автокорреляции:
Коэффициент взаимной корреляции:
Стационарные случайные процессы обладают свойством эргодичности.
