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國立中山大學 資訊工程學系研究所 蕭勝夫所指導 李宏慶的 改良式數元序列運算之類神經網路硬體加速器架構設計與實作 （2021），提出Phoenix 模擬器關鍵因素是什麼，來自於機器學習、卷積式類神經網路、深度類神經網路、硬體加速器、提早終止。
而第二篇論文逢甲大學 電子工程學系 莊嶸騰所指導 林家慶的 OFDM無線通訊系統訊號同步演算法效能分析 （2021），提出因為有 正交分頻多工、載波偏移、符號間干擾、瑞利衰落的重點而找出了 Phoenix 模擬器的解答。
改良式數元序列運算之類神經網路硬體加速器架構設計與實作
為了解決Phoenix 模擬器 的問題，作者李宏慶 這樣論述：
本論文提出改良式digit-serial運算的Deep Neural Network (DNN)硬體加速器，原本digit-serial硬體[9]設計會固定選擇權重(weight)進行Radix-4 Booth編碼並運算每個digit。在本論文提出的設計中引入了動態編碼運算設計，可依據各種量化完的DNN model呈現之輸入(input)和權重(weight)的bit-width，動態選擇較短的bit-width，進行編碼和運算，以提升整體速度。此外本論文還重新分析了digit-serial架構平行度擴展的優劣，分析了DRAM access次數和SRAM面積，得知較佳的平行度擴展選擇。另外本
論文還分析了Bit-Parallel、bit-serial和digit-serial三種硬體設計架構的SRAM面積大小和總面積大小，得出digit-serial的硬體設計優勢，並選擇此架構設計。最後本論文在digit-serial上引入了提早終止(early-termination)的硬體架構設計，設計每個神經網路層(layer)，以預測無效的運算並提前終止。最後，本論文針對選定的bit-width和終止值設計更有效率的digit-serial DNN硬體加速器。
OFDM無線通訊系統訊號同步演算法效能分析
為了解決Phoenix 模擬器 的問題，作者林家慶 這樣論述：
現今的無線通訊技術中，不論是在WIFI或4G(第四代行動通訊技術)亦或者是現今最近新的5G(5th generation mobile networks，第五代行動通訊技術)技術中OFDM(Orthogonal frequency-division multiplexing，正交分頻多工)都在這幾個技術中扮演著很重要的角色，這是因為OFDM其有著較高的頻譜效率以及在多輸出輸入等通訊系統中對抗環境中的多路徑衰減有很好的表現。本論文將用符合4G環境的OFDM系統來設計資料傳輸的結構以及進行接收機與發射機結構的模擬。 本論文將使用C語言的環境，模擬出在OFDM系統中接收機以及發射機的結構
，並且使用多種演算法以及不同的資料結構來進行不同通訊環境的模擬測試，測試後將每種的結果進行比對後找出各環境的最佳選擇，最後分析最佳解的緣由並討論是否能在最佳解的基礎上再做些改進後得到更好的結果。