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抑制现场噪声干扰、有效提取信号特征是局部放电信号检测和分析的关键。给出了利用Fisher可分离度选择具有最强类可分离度的双谱作为信号的特征参数，并利用特征参数训练径向基神经网络来判断信号的类型的算法。通过混有高斯白噪声的电磁波仿真软件得到的模拟不同局部放电源辐射的电磁波信号，利用该算法进行信号分离，验证了该算法的有效性。最后在变电站现场未知局部放电源的情况下，对采集到的局部放电辐射电磁波信号利用该算法进行处理得到信号类型数，并训练用于信号分离的径向基神经网络。基于现场实测信号分离结果，并结合基于时延序列的局部放电源定位结果验证了该算法在变电站现场干扰情况下分离多局部放电源的有效性。