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--- a/buch/papers/erdbeben/teil1.tex
+++ b/buch/papers/erdbeben/teil1.tex
@@ -53,7 +53,7 @@ Der Kalman Filter versucht nichts anderes, als ein geeigneter Wert zwischen zwei
 
 \begin{figure}[h]
  \begin{center}
- \includegraphics[width=5cm]{Gausskurve2}
+ \includegraphics[width=5cm]{papers/erdbeben/Gausskurve2}
  \caption{Zwei Gauss-Verteilungen}
  \end{center}
 \end{figure}
@@ -79,7 +79,7 @@ Dadurch gleicht sich die neue Kurve den anderen an. Interessant daran ist, dass
 
  \begin{figure}[h]
  \begin{center}
- \includegraphics[width=5cm]{Gausskurve3}
+ \includegraphics[width=5cm]{papers/erdbeben/Gausskurve3}
  \caption{Produkt der Gauss-Verteilungen}
  \end{center}
 \end{figure}
@@ -95,7 +95,7 @@ Der Seismograph besteht im Grunde aus einer Federgelagerten Masse. Wirkt eine Bo
 Wir konstruieren uns eine einfachere Version eines Seismographen, welcher rein Mechanisch funktioniert. Zudem kann er nur in eine Dimension Messwerte aufnehmen. Würde das System ausgebaut werden, um alle Horizontalbewegungen aufzunehmen, würde der Verwendung des Kalman Filters zu kompliziert werden. Für zwei Dimensionen (x,y) würde der Pythagoras für das System benötigt werden. Da sich der Pythagoras bekanntlich nicht linear verhält, kann kein linearer Kalman Filter implementiert werden. Da der Kalman Filter besonders effektiv und einfach für lineare Abläufe geeignet ist, würde eine Zweidimensionale Betrachtung den Rahmen dieser Arbeit sprengen. 
 \begin{figure}[h]
  \begin{center}
- \includegraphics[width=10cm]{Apperatur}
+ \includegraphics[width=10cm]{papers/erdbeben/Apperatur}
  \caption{System}
  \end{center}
 \end{figure}