本发明公开了一种互感器测试中微弱信号分量的动态特征提取方法及系统，其将小波神经网络与双稳态随机共振算法相结合，小波神经网络通过训练后可以学习得到最优参数，实现了双稳态随机共振算法模型的最优化，提高了微弱信号分量动态特征提取的精准度。并且小波神经网络采用残差神经网络结构，有效提升了小波神经网络深度的同时避免在训练过程中出现梯度消失或梯度爆炸等问题。还利用改进的麻雀搜索算法进行参数寻优，通过将神经网络优化问题转化为有限空间中求最优解的问题，有效提高了模型收敛速度和搜索精度，有效解决了因残差网络的深层网络结构带来的模型收敛速度慢、检测速度慢的问题，并且避免了现有麻雀搜索算法容易陷入局部最优的问题。