左邊的信號看起來像噪音，但被稱為頻譜密度估計的信號處理技術顯示，它包含五個定義明確的頻率成分。信號處理是電氣工程的一個分支領域，主要是分析、修改和合成信號，如聲音、圖像和科學測量。信號處理技術被用于優化傳輸、數字存儲效率、糾正失真信號、主觀視頻質量，也可用于檢測或準確定位測量信號中的相關成分。

模擬信號處理是針對未被數字化的信號，如20世紀的大多數廣播、電話和電視系統。這涉及到線性電子電路和非線性電路。例如，前者是無源濾波器、有源濾波器、加法混頻器、積分器和延遲線。非線性電路包括壓縮器、乘法器（頻率混合器、壓控放大器）、壓控濾波器、壓控振蕩器和鎖相環。

連續時間信號處理是針對隨著連續域的變化而變化的信號（不考慮一些單獨的中斷點）。信號處理的方法包括時域、頻域和復頻域。該技術主要討論線性時變連續系統的建模、系統零態響應的積分、系統函數的設置和確定性信號的連續時間濾波。

離散時間信號處理是針對采樣信號，只定義在離散的時間點上，因此在時間上是量化的，但在幅度上不是。模擬離散時間信號處理是一種基于電子設備的技術，如采樣和保持電路、模擬時分復用器、模擬延遲線和模擬反饋移位寄存器。這種技術是數字信號處理的前身，目前仍被用于千兆赫茲信號的高級處理。離散時間信號處理的概念也指一門理論學科，它為數字信號處理建立了數學基礎，而不考慮量化誤差。

數字信號處理是對數字化的離散時間采樣信號的處理。處理由通用計算機或數字電路完成，如ASIC、現場可編程門陣列或專門的數字信號處理器（DSP芯片）。典型的算術運算包括定點和浮點、實值和復值、乘法和加法。硬件支持的其他典型操作是循環緩沖器和查找表。算法的例子有快速傅里葉變換（FFT）、有限脈沖響應（FIR）濾波器、無限脈沖響應（IIR）濾波器，以及自適應濾波器，如維納和卡爾曼濾波器。

非線性信號處理涉及對非線性系統產生的信號的分析和處理，可以在時間、頻率或空間-時間域。非線性系統可以產生高度復雜的行為，包括分岔、混沌、諧波和亞諧波，這些都不能用線性方法產生或分析。多項式信號處理是非線性信號處理的一種類型，多項式系統可以被解釋為在概念上是線性系統向非線性情況的直接延伸。

統計信號處理是一種將信號視為隨機過程的方法，利用其統計特性來執行信號處理任務。統計技術被廣泛用于信號處理的應用中。例如，人們可以對拍攝圖像時產生的噪聲的概率分布進行建模，并在此模型的基礎上構建技術，以減少所得圖像中的噪聲。