A hierarchical deep learning pipeline for automatic modulation classification of I/Q radio signals using CNN and CNN-LSTM architectures. Trained on 462,000 signals across 11 modulation types, achieving robust accuracy and interpretable performance through modular, multi-stage classification.

Constructive Artificial Signal Extraction Model: A theory to extract and interpret artificial signal patterns based on constructive principles. 構成的人為的信号抽出モデル： 構成的な原理に基づいて、人為的に生成された信号パターンを選択的に抽出・解読する理論です。AIは雑多な環境下でも有意な信号を的確に分離し、高精度な認識を実現します。

Constructive Emergent Pattern Activation Engine: A theoretical engine that structurally activates latent emergent patterns through constructive logic, enhancing signal-based computation in AI systems. 構成的創発パターン活性化エンジン： 構成的な誘導論理により潜在的な創発信号パターンを活性化する理論モデルです。AIにおける構造的信号処理の中で創発的な挙動を引き出し、学習や推論能力の増強に寄与します。