本发明公开了一种改进的电动汽车充电电能信号特征分析方法。首先运用神经网络法训练小波变换的相关参数，使训练后的小波变换更加适宜提取电动汽车充电电压瞬变信号特征；其次，通过神经网络法实时监测电压/电流信号的骤升（降）点，利用小波变换识别电压/电流骤升（降）处的信号特征；最后，消除非稳态波、信号骤升（降）等异常信号的影响后，利用卡尔曼滤波算法判断谐波、间谐波含有率、频率偏差以及三相不平衡度等信号特征。本发明能在传统小波变换基础上进一步提高电动汽车充电电压/电流瞬变信号，骤升（降）信号的识别准确度，能够进一步增强常规卡尔曼滤波算法在非稳态波影响下谐波含有率以及三相电压不平衡度的检测能力，从而更加全面、可靠地分析电动汽车充电电能信号特征。