diff --git a/bin/NLMS_with_UI.exe b/bin/NLMS_with_UI.exe
new file mode 100644
index 0000000..8f93a3c
Binary files /dev/null and b/bin/NLMS_with_UI.exe differ
diff --git a/bin/NLMSvariants.cs b/bin/NLMSvariants.cs
new file mode 100644
index 0000000..0710d17
--- /dev/null
+++ b/bin/NLMSvariants.cs
@@ -0,0 +1,446 @@
+using System;
+using System.Collections.Generic;
+using System.ComponentModel;
+using System.Data;
+using System.Drawing;
+using System.IO;
+using System.Linq;
+using System.Text;
+using System.Threading.Tasks;
+using System.Windows.Forms;
+using System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting;
+
+namespace NMLS_Graphisch
+{
+    public partial class Form1 : Form
+    {
+        public Form1()
+        {
+            InitializeComponent();
+        }
+
+        static int NumberOfSamples = 1000;
+        const int tracking = 40;
+        static Stack<double> x = new Stack<double>();
+        static Random rnd = new Random();
+        static double[] _x = new double[NumberOfSamples];
+        static double[,] w = new double[NumberOfSamples, NumberOfSamples];
+        static double learnrate = 0.2;
+        static double[] pixel_array;
+        static int windowSize = 5;
+
+        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
+        {
+
+            NumberOfSamples = Int32.Parse(comboBox2.SelectedItem.ToString());
+            chart1.ChartAreas[0].AxisX.Maximum = NumberOfSamples;
+            chart1.ChartAreas[0].AxisY.Maximum = 300;
+            chart1.ChartAreas[0].AxisY.Minimum = -5;
+
+            if (checkBox1.Checked)
+            {
+                for (int i = 0; i < tracking; i++)
+                {
+                    for (int k = 0; k < windowSize; k++)
+                    {
+                        File.AppendAllText("weights.txt",
+                            String.Format("[{0}][{1}] {2}\n", k, i, Math.Round(w[k, i], 2).ToString()),
+                            Encoding.UTF8);
+                    }
+                }
+            }
+
+            Series[] series = new Series[2];
+            switch (comboBox1.SelectedItem.ToString())
+            {
+
+                case "lokaler Mittelwert":
+                    series = lokalerMittelWert();
+                    break;
+
+                case "direkter Vorgänger":
+                    series = direkterVorgaenger();
+                    break;
+
+                case "differenzieller Vorgänger":
+                    series = diffVorgaenger();
+                    break;
+
+                default:
+                    return;
+
+            }
+
+            foreach (Series s in series)
+            {
+                if (chart1.Series.IndexOf(s.Name) < 0)
+                {
+                    chart1.Series.Add(s);
+                }
+                else
+                {
+                    chart1.Series.RemoveAt(chart1.Series.IndexOf(s.Name));
+                    chart1.Series.Add(s);
+                }
+            }
+
+            if (checkBox1.Checked)
+            {
+                for (int i = 0; i < tracking; i++)
+                {
+                    for (int k = 0; k < windowSize; k++)
+                    {
+                        File.AppendAllText("weights_after.txt",
+                            String.Format("[{0}][{1}] {2}\n", k, i, Math.Round(w[k, i], 2).ToString()),
+                            Encoding.UTF8);
+                    }
+
+                }
+            }
+
+
+        }
+
+        Series[] lokalerMittelWert()
+        {
+            int x_count = 0;
+            double[] x_error = new double[NumberOfSamples];
+            x_error[0] = 0;
+
+            //Graphischer Stuff
+            Series lokal_M_error = new Series("Lokaler Mittelwert Error");
+            Series lokal_M_predic = new Series("Lokaler Mittelwert Prediction");
+            lokal_M_error.ChartType = SeriesChartType.Spline;
+            lokal_M_predic.ChartType = SeriesChartType.Spline;
+
+            while (x_count + 1 < NumberOfSamples)
+            {
+                double[] x_part_Array = new double[x_count];
+
+                int _sourceIndex = (x_count > windowSize) ? x_count - windowSize : 0;
+                int _arrayLength = (x_count > windowSize) ? windowSize + 1 : (x_count > 0) ? x_count : 0;
+
+                Array.Copy(_x, _sourceIndex, x_part_Array, 0, _arrayLength);                               
+                double x_middle = (x_count > 0) ? ( x_part_Array.Sum() / _arrayLength) : 0;
+                double x_pred = 0.0;
+                double[] x_array = _x;
+                double x_actual = _x[x_count + 1];
+
+                for (int i = 1; i < _arrayLength; i++)
+                {
+                    x_pred += (w[i, x_count] * (x_array[x_count - i] - x_middle));
+                }
+                x_pred += x_middle;
+
+                // Output Stuff
+                if (checkBox1.Checked)
+                {
+                    File.AppendAllText("lokalerMittelwert.txt",
+                   String.Format("{0}. X_pred {1}\n", x_count, x_pred),
+                   Encoding.UTF8);
+
+                    File.AppendAllText("lokalerMittelwert.txt",
+                        String.Format("{0}. X_actual {1}\n", x_count, x_actual),
+                        Encoding.UTF8);
+                }
+
+                x_error[x_count] = x_actual - x_pred;
+                double x_square = 0;
+
+                //Output Stuff
+                if (checkBox1.Checked)
+                {
+                    File.AppendAllText("lokalerMittelwert.txt",
+                    String.Format("{0}. X_error {1}\n\n", x_count, x_error[x_count]),
+                    Encoding.UTF8);
+                }
+
+                for (int i = 1; i < _arrayLength; i++)
+                {
+                    x_square += Math.Pow(x_array[x_count - i] - x_middle, 2);
+                }
+
+                for (int i = 1; i < _arrayLength; i++)
+                {
+                    w[i, x_count + 1] = w[i, x_count] + learnrate * x_error[x_count] * ((x_array[x_count - i] - x_middle) / x_square);
+                }
+
+                // Graphischer Stuff
+                lokal_M_error.Points.AddXY(x_count, x_error[x_count]);
+                lokal_M_predic.Points.AddXY(x_count, x_pred);
+
+                x_count += 1;
+            }
+            double mittel = x_error.Where(d => !double.IsNaN(d)).Sum() / x_error.Length;
+            double varianz = 0.0;
+            foreach (double x_e in x_error)
+            {
+                if(!double.IsNaN(x_e))
+                    varianz += Math.Pow(x_e - mittel, 2);
+            }
+            varianz /= x_error.Length;
+            if (checkBox1.Checked)
+            {
+                File.AppendAllText("ergebnisse.txt",
+                        String.Format("Quadratische Varianz(x_error): {0}\n Mittelwert(x_error): {1}\n\n", varianz, mittel),
+                        Encoding.UTF8);
+            }
+            return new Series[] { lokal_M_predic, lokal_M_error };
+        }
+
+        Series[] direkterVorgaenger()
+        {
+            double[] x_error = new double[NumberOfSamples];
+            x_error[0] = 0;
+            int x_count = 0;
+
+            // Graphischer Stuff
+            Series direkterVorgaenger_error = new Series("Direkter Vorgänger Error");
+            Series direkterVorgaenger_predic = new Series("Direkter Vorgänger Prediction");
+            direkterVorgaenger_error.ChartType = SeriesChartType.Spline;
+            direkterVorgaenger_predic.ChartType = SeriesChartType.Spline;
+
+            while (x_count + 1 < NumberOfSamples)
+            {
+                double x_pred = 0.0;
+                double[] x_array = _x;
+                double x_actual = _x[x_count + 1];
+
+                if (x_count > 0)
+                {
+                    int _arrayLength = (x_count > windowSize) ? windowSize + 1 : x_count;
+
+                    for (int i = 1; i < _arrayLength; i++)
+                    {
+                        x_pred += (w[i, x_count] * (x_array[x_count - 1] - x_array[x_count - i - 1]));
+                    }
+                    x_pred += x_array[x_count - 1];
+
+                    // Output Stuff
+                    if (checkBox1.Checked)
+                    {
+                        File.AppendAllText("direkterVorgaenger.txt",
+                       String.Format("{0}. X_pred {1}\n", x_count, x_pred),
+                       Encoding.UTF8);
+
+                        File.AppendAllText("direkterVorgaenger.txt",
+                            String.Format("{0}. X_actual {1}\n", x_count, x_actual),
+                            Encoding.UTF8);
+                    }
+
+
+                    x_error[x_count] = x_actual - x_pred;
+
+                    // Output Stuff
+                    if (checkBox1.Checked)
+                    {
+                        File.AppendAllText("direkterVorgaenger.txt",
+                        String.Format("{0}. X_error {1}\n\n", x_count, x_error[x_count]),
+                        Encoding.UTF8);
+                    }
+
+                    double x_square = 0;
+                    for (int i = 1; i < _arrayLength; i++)
+                    {
+                        x_square += Math.Pow(x_array[x_count - 1] - x_array[x_count - i - 1], 2);
+                    }
+
+                    for (int i = 1; i < _arrayLength; i++)
+                    {
+                        w[i, x_count + 1] = w[i, x_count] + learnrate * x_error[x_count] * ((x_array[x_count - 1] - x_array[x_count - i - 1]) / x_square);
+                    }
+                }
+
+                //Graphischer Stuff
+                direkterVorgaenger_error.Points.AddXY(x_count, x_error[x_count]);
+                direkterVorgaenger_predic.Points.AddXY(x_count, x_pred);
+
+                x_count += 1;
+            }
+            double mittel = x_error.Where(d => !double.IsNaN(d)).Sum() / x_error.Length;
+            double varianz = 0.0;
+            foreach (double x_e in x_error)
+            {
+                if (!double.IsNaN(x_e))
+                    varianz += Math.Pow(x_e - mittel, 2);
+            }
+            varianz /= x_error.Length;
+            if (checkBox1.Checked)
+            {
+                File.AppendAllText("ergebnisse.txt",
+                        String.Format("Quadratische Varianz(x_error): {0}\n Mittelwert(x_error): {1}\n\n", varianz, mittel),
+                        Encoding.UTF8);
+            }
+
+            return new Series[] { direkterVorgaenger_error, direkterVorgaenger_predic };
+        }
+
+        Series[] diffVorgaenger()
+        {
+            double[] x_error = new double[NumberOfSamples];
+            x_error[0] = 0;
+            int x_count = 1;
+
+            //Graphischer Stuff
+            Series diffVorgaenger_error = new Series("Differenzieller Vorgänger Error");
+            Series diffVorgaenger_predic = new Series("Differenzieller Vorgänger Prediction");
+            diffVorgaenger_error.ChartType = SeriesChartType.Spline;
+            diffVorgaenger_predic.ChartType = SeriesChartType.Spline;
+
+            while (x_count + 1 < NumberOfSamples)
+            {
+                double x_pred = 0.0;
+                double[] x_array = _x;
+                double x_actual = _x[x_count + 1];
+                if (x_count > 0)
+                {
+                    int _arrayLength = (x_count > windowSize) ? windowSize + 1 : x_count;
+
+                    for (int i = 1; i < _arrayLength; i++)
+                    {
+                        x_pred += (w[i, x_count] * (x_array[x_count - i] - x_array[x_count - i - 1]));
+                    }
+                    x_pred += x_array[x_count - 1];
+
+                    // Output Stuff
+                    if (checkBox1.Checked)
+                    {
+                        File.AppendAllText("differenziellerVorgaenger.txt",
+                       String.Format("{0}. X_pred {1}\n", x_count, x_pred),
+                       Encoding.UTF8);
+
+                        File.AppendAllText("differenziellerVorgaenger.txt",
+                            String.Format("{0}. X_actual {1}\n", x_count, x_actual),
+                            Encoding.UTF8);
+                    }
+
+
+                    x_error[x_count] = x_actual - x_pred;
+
+                    // Output Stuff
+                    if (checkBox1.Checked)
+                    {
+                        File.AppendAllText("differenziellerVorgaenger.txt",
+                        String.Format("{0}. X_error {1}\n\n", x_count, x_error[x_count]),
+                        Encoding.UTF8);
+                    }
+
+
+                    double x_square = 0;
+                    for (int i = 1; i < _arrayLength; i++)
+                    {
+                        x_square += Math.Pow(x_array[x_count - i] - x_array[x_count - i - 1], 2);
+                    }
+
+                    for (int i = 1; i < _arrayLength; i++)
+                    {
+                        w[i, x_count + 1] = w[i, x_count] + learnrate * x_error[x_count] * ((x_array[x_count - i] - x_array[x_count - i - 1]) / x_square);
+                    }
+
+                }
+
+                //Graphischer Stuff
+                diffVorgaenger_error.Points.AddXY(x_count, x_error[x_count]);
+                diffVorgaenger_predic.Points.AddXY(x_count, x_pred);
+
+                x_count += 1;
+            }
+            double mittel = x_error.Where(d => !double.IsNaN(d)).Sum() / x_error.Length;
+            double varianz = 0.0;
+            foreach (double x_e in x_error)
+            {
+                if (!double.IsNaN(x_e))
+                    varianz += Math.Pow(x_e - mittel, 2);
+            }
+            varianz /= x_error.Length;
+
+            if (checkBox1.Checked)
+            {
+                File.AppendAllText("ergebnisse.txt",
+                        String.Format("Quadratische Varianz(x_error): {0}\n Mittelwert(x_error): {1}\n\n", varianz, mittel),
+                        Encoding.UTF8);
+            }
+
+            return new Series[] { diffVorgaenger_error, diffVorgaenger_predic };
+        }
+
+        // Inizialisierung von Arrays
+        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
+        {
+            comboBox1.SelectedIndex = 0;
+            comboBox2.SelectedIndex = 0;
+            chart1.Series.Clear();
+            Series x_actual = new Series("Actual x Value");
+            x_actual.ChartType = SeriesChartType.Spline;
+            for (int i = 0; i < NumberOfSamples; i++)
+            {
+                _x[i] += ((255.0 / NumberOfSamples) * i);
+                for (int k = 0; k < windowSize; k++)
+                {
+                    w[k, i] = rnd.NextDouble();
+                    //Console.WriteLine(String.Format("Weight[{0}, {1}]: {2}",k,i, w[k, i]));
+                }
+                x_actual.Points.AddXY(i, _x[i]);
+            }
+            chart1.Series.Add(x_actual);
+        }
+
+        // Graphen Clearen
+        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
+        {
+            chart1.Series.Clear();
+            Series x_actual = new Series("Actual x Value");
+            x_actual.ChartType = SeriesChartType.Spline;
+            for (int i = 0; i < NumberOfSamples; i++)
+            {
+                x_actual.Points.AddXY(i, _x[i]);
+            }
+            chart1.Series.Add(x_actual);
+        }
+
+        // Bild Laden
+        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
+        {
+
+            OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();
+
+            if(openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)
+            {
+                try
+                {
+                    Bitmap img = new Bitmap(openFileDialog.FileName);
+                    pixel_array = new double[img.Width * img.Height];
+
+                    for (int i = 1; i < img.Width; i++)
+                    {
+                        for (int j = 1; j < img.Height; j++)
+                        {
+
+                            Color pixel = img.GetPixel(i, j);
+                            pixel_array[j*i] = pixel.R;
+
+                        }
+                    }
+                    NumberOfSamples = (img.Width * img.Height) / 2;
+                    comboBox2.Items.Add(NumberOfSamples);
+                    _x = pixel_array;
+                    w = new double[NumberOfSamples, NumberOfSamples];
+                    for (int i = 0; i < NumberOfSamples; i++)
+                    {
+                        for (int k = 1; k < NumberOfSamples; k++)
+                        {
+                            w[k, i] = rnd.NextDouble();
+                        }
+                    }
+                }
+                catch(Exception exep)
+                {
+                    MessageBox.Show("Konnte Bild nicht laden.");
+                    MessageBox.Show(String.Format("{0}", exep.ToString()));
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+}
+
diff --git a/bin/NMLS_Graphisch.exe b/bin/NMLS_Graphisch.exe
deleted file mode 100644
index b8a3d5f..0000000
Binary files a/bin/NMLS_Graphisch.exe and /dev/null differ
diff --git a/bin/NMLS_c_sharp_variante.cs b/bin/NMLS_c_sharp_variante.cs
deleted file mode 100644
index bde6665..0000000
--- a/bin/NMLS_c_sharp_variante.cs
+++ /dev/null
@@ -1,232 +0,0 @@
-
-// Variable mit der anzahl Punkten zwischen 0 - 255
-static int M = 1000;
-
-// Variable zum tracken der Gewichte
-const int tracking = 40;
-
-// C# only zum erstellen von Randomzahlen
-static Random rnd = new Random();
-
-// Array mit den Testwerten
-static double[] _x = new double[M];
-
-// Array mit den Gewichten
-static double[,] w = new double[M, M];
-
-// Lernrate
-static double learnrate = 1;
-
-/**************************************************************
-main() des Programms
-***************************************************************/
-
-int main(){
-
-	// Initialisierung des Test Array + Gewichte
-	 for (int i = 0; i < M; i++)
-	{
-		_x[i] += ((255.0 / M) * i);
-		for (int k = 1; k < M; k++)
-		{
-			w[k, i] = rnd.NextDouble();
-			//Console.WriteLine(String.Format("Weight: {0}", w[k, i]));
-		}
-		
-	}
-	
-	// Zum erstellen eines Files mit den Gewichten vor den Updates
-	for (int i = 0; i < tracking; i++)
-	{
-		for (int k = 1; k < tracking; k++)
-		{
-			File.AppendAllText("weights.txt",
-				String.Format("[{0}][{1}] {2}\n", k, i, Math.Round(w[k, i], 2).ToString()),
-				Encoding.UTF8);
-		}
-	}
-	
-	// Variante die Ausgeführt werden soll
-	lokalerMittelWert();
-	
-	// Zum erstellen eines Files mit den Gewichten nach den Updates
-	for (int i = 0; i < tracking; i++)
-	{
-		for (int k = 1; k < tracking; k++)
-		{
-			File.AppendAllText("weights_after.txt",
-				String.Format("[{0}][{1}] {2}\n", k, i, Math.Round(w[k, i], 2).ToString()),
-				Encoding.UTF8);
-		}
-
-	}
-
-
-}
-		
-/**************************************************************
-Errechnet die 1. Variante, mit abziehen des lokalen Mittelwertes
-***************************************************************/
-
-void lokalerMittelWert()
-{
-	//Array in dem e(n) gespeichert wird
-	double[] x_error = new double[M];
-	
-	//Laufzeitvariable
-	int x_count = 0;
-	
-	// x_count + 1 da x_count > 0 sein muss
-	while (x_count + 1 < M)
-	{
-		//Erstellt ein neues Array mit allen werten bis zur Laufzeitvariable
-		double[] x_part_Array = new double[x_count];
-		Array.Copy(_x, 0, x_part_Array, 0, x_count);                                  
-		double x_middle = (x_count > 0) ? ( x_part_Array.Sum() / x_count) : 0;
-		
-		// Variable für die errechnete Zahl
-		double x_pred = 0.0;
-		
-		// Variable mit der eigentlichen Zahl
-		double x_actual = _x[x_count + 1];
-
-		for (int i = 1; i < x_count; i++)
-		{
-			x_pred += (w[i, x_count] * (_x[x_count - i] - x_middle));
-		}
-		x_pred += x_middle;
-
-		//Console.WriteLine(String.Format("X_sum: {0}", x_middle));
-
-		//Console.WriteLine(String.Format("X_pred: {0}", x_pred));
-		//Console.WriteLine(String.Format("X_actual: {0}", x_actual));
-
-		x_error[x_count] = x_actual - x_pred;
-		
-		// Funktion zum berechnen des Quadrates
-		double x_square = 0;
-		for (int i = 1; i <= x_count; i++)
-		{
-			x_square += Math.Pow(_x[x_count - i], 2);
-		}
-
-		// Funktion zum updaten der Gewichte
-		for (int i = 1; i < x_count; i++)
-		{
-			w[i, x_count + 1] = w[i, x_count] + learnrate * x_error[x_count] * (_x[x_count - i] / x_square);
-		}
-		
-		// Laufzeitvariable hochzählen
-		x_count += 1;
-	}
-
-	// Berechenen des mittleren Fehlers
-	double mittel = x_error.Sum() / x_error.Length;
-	
-	// Berechenen der varianz des Fehlers
-	double varianz = 0.0;
-	foreach (double x_e in x_error)
-	{
-		varianz += Math.Pow(x_e - mittel, 2);
-	}
-	varianz /= x_error.Length;
-	
-	// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
-	File.AppendAllText("ergebnisse.txt",
-			String.Format("Quadratische Varianz(x_error): {0}\n Mittelwert(x_error): {1}\n\n", varianz, mittel),
-			Encoding.UTF8);
-}
-
-/**************************************************************
-Errechnet die 2. Variante, mit abziehen des direkten Vorgängers
-***************************************************************/
-		
-void direkterVorgaenger()
-{
-	//Array in dem e(n) gespeichert wird
-	double[] x_error = new double[M];
-	
-	//Laufzeitvariable
-	int x_count = 0;
-	
-	// x_count + 1 da x_count > 0 sein muss
-	while (x_count + 1 < M)
-	{
-		// Variable für die errechnete Zahl
-		double x_pred = 0.0;
-		
-		// Variable mit der eigentlichen Zahl
-		double x_actual = _x[x_count + 1];
-
-		// Funktion fürs berechnen der Vorhersagezahl
-		for (int i = 1; i < x_count; i++)
-		{
-			x_pred += (w[i, x_count] * (_x[x_count - i] - _x[x_count - i - 1]));
-		}
-		x_pred += _x[x_count - 1];
-
-		//Console.WriteLine(String.Format("X_pred: {0}", x_pred));
-
-		// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
-		File.AppendAllText("direkterVorgaenger.txt",
-		   String.Format("{0}. X_pred {1}\n", x_count, x_pred),
-		   Encoding.UTF8);
-		   
-		//Console.WriteLine(String.Format("X_actual: {0}", x_actual));
-		
-		// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
-		File.AppendAllText("direkterVorgaenger.txt",
-			String.Format("{0}. X_actual {1}\n", x_count, x_actual),
-			Encoding.UTF8);
-
-		// Berechnung des Fehlers
-		x_error[x_count] = x_actual - x_pred;
-		
-		
-		//Console.WriteLine(String.Format("X_error: {0}", x_error));
-		
-		// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
-		File.AppendAllText("direkterVorgaenger.txt",
-		String.Format("{0}. X_error {1}\n\n", x_count, x_error),
-		Encoding.UTF8);
-		
-		// Funktion zum berechnen des Quadrates
-		double x_square = 0;
-		for (int i = 1; i < x_count; i++)
-		{
-			x_square += Math.Pow(_x[x_count - i] - _x[x_count - i - 1], 2);
-		}
-		
-		//Console.WriteLine(String.Format("X_square: {0}", x_square));
-		
-		// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
-		//File.AppendAllText("direkterVorgaenger.txt",
-		//    String.Format("{0}. X_square {1}\n", x_count, x_square),
-		//    Encoding.UTF8);
-		
-		// Funktion zum updaten der Gewichte
-		for (int i = 1; i < x_count; i++)
-		{
-			w[i, x_count + 1] = w[i, x_count] + learnrate * x_error[x_count] * ((_x[x_count - i] - _x[x_count - i - 1]) / x_square);
-		}
-		
-		// Laufzeitvariable hochzählen
-		x_count += 1;
-	}
-	
-	// Berechenen des mittleren Fehlers
-	double mittel = x_error.Sum() / x_error.Length;
-	
-	// Berechenen der varianz des Fehlers
-	double varianz = 0.0;
-	foreach (double x_e in x_error)
-	{
-		varianz += Math.Pow(x_e - mittel, 2);
-	}
-	varianz /= x_error.Length;
-	
-	// Hängt dem Angegebenen File den Vorgegebenen String an
-	File.AppendAllText("ergebnisse.txt",
-			String.Format("Quadratische Varianz(x_error): {0}\n Mittelwert(x_error): {1}\n\n", varianz, mittel),
-			Encoding.UTF8);
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/bin/graphResults.html b/bin/graphResults.html
index e458220..0750327 100644
--- a/bin/graphResults.html
+++ b/bin/graphResults.html
@@ -3,12 +3,3053 @@
 	<head>
 
 		NLMSvariants | Graphical Output ||
-		<font color="blue">Eingangswert</font> |
-		<font color="red">direkter Vorgaenger</font> |
-		<font color="green">letzter Mittelwert</font>
+		<font id="1" color="blue" onclick="clicksvg(this)">Eingangswert</font> |
+		<font id="2" color="red" onclick="clicksvg(this)">direkter Vorgaenger</font> |
+		<font id="3" color="green" onclick="clicksvg(this)">letzter Mittelwert</font>
+		<script>
+			function clicksvg(e){
+				id = e.id
+				graph = document.getElementById("svg_" + id);
+				if(graph.style.visibility == "hidden" || !graph.style.visibility){
+					graph.style.visibility = "visible";
+				}else{
+					graph.style.visibility = "hidden";
+				}
+			}
+</script>
 	</head>
 <body>			
-	<object data="output.svg" type="image/svg+xml">	</object>
+	<svg height="1200" viewBox="100 50  400 -400" width="3000" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" >
+	<desc>NLMSvariants output graph</desc>
+	<defs>
+        <pattern id="smallGrid" width="10" height="10" patternUnits="userSpaceOnUse">
+            <path d="M 10 0 L 0 0 0 10" fill="none" stroke="gray" stroke-width="0.5"></path>
+        </pattern>
+        <pattern id="grid10" width="100" height="100" patternUnits="userSpaceOnUse">
+            <rect width="100" height="100" fill="url(#smallGrid)"></rect>
+            <path d="M 100 0 L 0 0 0 100" fill="none" stroke="gray" stroke-width="1"></path>
+        </pattern>
+    </defs>
+    <rect fill="white" height="1200" width="3000" y="0"></rect>
+    <rect fill="url(#grid10)" height="1200" width="3000" y="0"></rect>
+    <g transform="translate(0,0) scale(1, 1)">
+        <line class="l1 s-black " stroke="black" x1="-200" x2="3000" y1="400" y2="400"></line>
+        <line class="l1 s-black " stroke="black" x1="200" x2="200" y1="-200" y2="1200"></line>
+    </g>
+    <g transform="translate(200, 400) scale(1,-1)">
+        <path d="M0 0  
+		L 0.000000 0.000000
+		L 1.000000 121.000000
+		L 2.000000 128.000000
+		L 3.000000 137.000000
+		L 4.000000 145.000000
+		L 5.000000 147.000000
+		L 6.000000 150.000000
+		L 7.000000 145.000000
+		L 8.000000 147.000000
+		L 9.000000 147.000000
+		L 10.000000 147.000000
+		L 11.000000 146.000000
+		L 12.000000 142.000000
+		L 13.000000 140.000000
+		L 14.000000 139.000000
+		L 15.000000 142.000000
+		L 16.000000 142.000000
+		L 17.000000 142.000000
+		L 18.000000 140.000000
+		L 19.000000 140.000000
+		L 20.000000 138.000000
+		L 21.000000 137.000000
+		L 22.000000 136.000000
+		L 23.000000 136.000000
+		L 24.000000 140.000000
+		L 25.000000 145.000000
+		L 26.000000 149.000000
+		L 27.000000 149.000000
+		L 28.000000 149.000000
+		L 29.000000 149.000000
+		L 30.000000 149.000000
+		L 31.000000 140.000000
+		L 32.000000 139.000000
+		L 33.000000 137.000000
+		L 34.000000 134.000000
+		L 35.000000 132.000000
+		L 36.000000 131.000000
+		L 37.000000 132.000000
+		L 38.000000 132.000000
+		L 39.000000 131.000000
+		L 40.000000 132.000000
+		L 41.000000 134.000000
+		L 42.000000 134.000000
+		L 43.000000 135.000000
+		L 44.000000 134.000000
+		L 45.000000 135.000000
+		L 46.000000 142.000000
+		L 47.000000 143.000000
+		L 48.000000 139.000000
+		L 49.000000 140.000000
+		L 50.000000 146.000000
+		L 51.000000 147.000000
+		L 52.000000 141.000000
+		L 53.000000 139.000000
+		L 54.000000 141.000000
+		L 55.000000 141.000000
+		L 56.000000 139.000000
+		L 57.000000 138.000000
+		L 58.000000 137.000000
+		L 59.000000 134.000000
+		L 60.000000 132.000000
+		L 61.000000 135.000000
+		L 62.000000 140.000000
+		L 63.000000 136.000000
+		L 64.000000 136.000000
+		L 65.000000 134.000000
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+		L 67.000000 137.000000
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