提出一种基于模糊化符号复杂度的运动想象脑电信号特征提取与识别方法。在脑电信号的复杂度细粒化多符号度量中引入模糊算法,用sigmoid函数模糊化处理,逻辑判断得到模糊化符号复杂度。取细粒化指数n为2,提取模糊化符号复杂度作为特征值,最后利用支持向量机对脑电运动想象任务进行分类识别。实验结果表明,以模糊化符号复杂度为特征的分类方法,对左右手运动想象脑电信号的分类识别率最高达88.67%,优于二值化Lempel-Ziv复杂度算法。