Final adjustments to presentation

main.typ

@@ -27,7 +27,7 @@
 
 == Optimierung der 1-Bit Quantisierung 
 
-- Eingangswerte als Gewichtete Summen 
+- Eingangswerte: gewichtete Summen ursprünglicher Eingangswerte
 
 #v(1em)
 
@@ -65,10 +65,18 @@ $ max_(h_1, h_2, h_3) |f(bold(x), bold(h))|  $
 
 == Verallgemeinerung auf n-Bit --- Optimierungsbedingung
 
-- Zwei Möglichkeiten zur optimalen Positionierung der Linearkombinationen: 
+- Zwei Möglichkeiten zur optimalen Wahl der Gewichtungen: 
   1. Beste Approximation zur Mitte einer Quantisiererstufe 
   2. Maximierung des Abstandes zur nächstgelegenen Grenze der Linearkombination
 
+#v(-1.3em)
+
+#align(center)[
+#scale(90%)[
+#figure(
+  include("./graphics/background/two-bit-enroll.typ")
+)]]
+
 == Verallgemeinerung auf n-Bit --- Algorithmus
 
 1. Naives Raten der Grenzen $g_(1,2)$ und erste Optimierung
@@ -106,7 +114,7 @@ grid(
 
 - Vorgabe des Codeworts 
 
-- Brute-Force Ansatz 
+- Brute-Force-Ansatz 
 
 == Rekursiver Ansatz
 
@@ -139,7 +147,7 @@ grid(
 
 - Generierung eines zufälligen Schlüssels 
 - Nutze Quantile der Normalverteilung als vorgegebene Grenzen 
-- Wähle jeweilige Linearkombination, die am besten das Quantil des Vorgegebenen Bits annähert
+- Wähle jeweilige Linearkombination, die am besten das Quantil des vorgegebenen Bits annähert
 
 == Vorgabe des Codeworts --- Verteilung
 
@@ -147,20 +155,20 @@ grid(
   image("./graphics/given_codeword_dist.svg")
 )
 
-== Brute-Force Ansatz
+== Brute-Force-Ansatz
 
 - Großer Datensatz mit Grenzen 
 - Führe Optimierung und Quantisierung mit jedem Satz Grenzen durch
-- Pearson's Chi-Square Test der Quantisierten Symbole auf Gleichverteilung 
+- Pearson's Chi-Square Test der Quantisierten Symbole zur Prüfung der Gleichverteilung 
 - Maximales Resultat des Chi-Square Tests gibt optimale Grenzen zurück
 
-== Brute-Force Ansatz --- Verteilung
+== Brute-Force-Ansatz --- Verteilung
 
 #figure(
   image("./graphics/bruteforce_dist.svg")
 )
 
-== Brute-Force Ansatz --- Helperdaten 
+== Brute-Force-Ansatz --- Helperdaten 
 
 #figure(
   image("./graphics/bruteforce_helperdata1.svg")
@@ -171,7 +179,7 @@ grid(
 - Rekursiver Ansatz generiert gleichverteilte Ausgansverteilungen 
   - Helperdaten geben Informationen über das Codewort bekannt 
 - Vorgabe des Codeworts als Bedingung nicht stark genug 
-- Brute-Force Ansatz findet Gleichverteilungen
+- Brute-Force-Ansatz findet Gleichverteilungen
   - Helperdaten geben keine Informationen bekannt 
   - Verbesserung der Bitfehlerrate um einen Faktor $10$
   - Vorberechnete Grenzen können auf beliebige Normalverteilungen angewendet werden