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國立高雄第一科技大學 電腦與通訊工程研究所 林壽煦所指導 黃明澤的 基於Intel Xeon多核心平台之渦輪碼模擬及其應用 （2014），提出win1064位元關鍵因素是什麼，來自於分散式平台架構。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 韓永祥 博士、曾德峰 博士所指導 Fikreselam Gared Mengistu的 Robust Decoding Schemes for Coded Transmission Through a Markov Gaussian Channel （2013），提出因為有 Impulse noise、Markov Gaussian channel、transition probability、Viterbi algorithm (VA)、Turbo decoder的重點而找出了 win1064位元的解答。
基於Intel Xeon多核心平台之渦輪碼模擬及其應用
為了解決win1064位元 的問題，作者黃明澤 這樣論述：
渦輪碼為現今行動通訊系統-長期演進技術(Long Term Evolution， LTE)中的一項標準之一，渦輪碼組成包含：編碼端兩個捲積碼(Convolution Code)，及交錯器(Interleaver)並聯串接所組成，解碼端為兩個軟式輸入輸出(SISO，Soft Input Soft Output)的解碼器和兩個交錯器(Interleaver)及一個解交錯器(Deinterleaver)所構成。然而在進行渦輪碼模擬過程中往往需要耗費相當長的時間，原因為模擬的位元數量相當龐大，以及解碼端使用的BCJR演算法以最大事後機率(APP，A Posteriori Probability)解碼
，造成了佔據整個模擬大部分的時間。本論文針對渦輪法的模擬擬定不同策略，利用了Intel® Xeon多核心平台，藉由此平台來進行渦輪碼的研究，在其研究包含：使用OpenMP對SNR模擬點做平行化，針對演算法內部使用OpenMP進行平行化，使用Intel® Xeon多核心平台建置分散式平台架構，再以策略中較好的來做為應用。
Robust Decoding Schemes for Coded Transmission Through a Markov Gaussian Channel
為了解決win1064位元 的問題，作者Fikreselam Gared Mengistu 這樣論述：
通信系統很容易受到脈衝雜訊干擾，特別是當脈衝的統計特性隨時間變化，且難以精確地建立模型。為了解決脈衝雜訊的挑戰，本論文提出一個適用於具記憶效應的脈衝雜訊通道的強健且高效率的維特比（Viterbi）和渦輪（Turbo）解碼方法。首先，此方法在不依賴脈衝的統計模型的前提下，於任意連續的迴旋編碼狀態下擴展格狀態的概念，也就是說，考量通道的記憶狀態（過渡機率），進而持用眾所皆知的維特比算法（VA）來執行最大相似解碼（Maximum Likelihood Decoding）。此外，論文詳述此類似維特比解碼，並由分析的結果強調出該方法與傳統的維特比算法於效率上做比較。緊接著，我們也使用前述的概念，提出應
用於馬爾可夫高斯（Markov Gaussian）通道的強健渦輪解碼；適當的替代了提出之VA 的二維網格圖所獲得的VA 分支量度（Branch Metrics）於渦輪解碼器。模擬結果指出，我們所提之維特比和渦輪解碼方式的非常地強健：此解碼器的位元錯誤率（Bit Error Rate）效能非常接近使用脈衝統計資訊的最佳譯碼器；此外，提出的維特比解碼器並與α-逞罰函數解碼器（α- PFD）相比較。經由模擬的結果表示，提出的維特比解碼器比α-PFD 來得優秀，因為在普遍的條件下α- PFD 忽略通道的記憶特性並因此遭遇到無法壓低的錯誤率。相同的特徵也表現在本論文提出之強健型渦輪解碼器：位元錯誤率效能
與使用脈衝統計資訊的最佳譯碼器所演繹出的結果非常接近。