diff --git a/Bachelorarbeit.tex b/Bachelorarbeit.tex
index 79982e4..6e2f4f2 100644
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@@ -844,7 +844,7 @@ Als passendes Gegenstück gibt es C-SPARQL das Konstrukt \texttt{GROUP BY (\emph
 Nachdem nun die grundlegenden Werkzeuge zur Aggregation von Daten in C-SPARQL erläutert wurden, sollen diese in mit einem Beispiel demonstriert werden: Gegeben seien Statusmeldeereignisse von PKW, die zur weiteren Auswertung aggregiert werden sollen. Hierbei sollen für jeden einzelnen PKW, dessen durchschnittliche Motordrehzahl über 3000 Umdrehungen pro Minute liegt, die minimale beziehungsweise maximale Motordrehzahl ermittelt werden. 
 
 Abstrakt formuliert ergibt sich hierbei folgende CEP-Regel:
-\begin{lstlisting}[mathescape=true,label={},caption={}}]
+\begin{lstlisting}[mathescape=true,label={},caption={}]
 CONDITION ($CarStatusEvent\ AS\ statusEvent$)
 	$\wedge$ AGGREGATE(statusEvent, "motorRPM", {statusEvent.relatedCar}, MIN) AS minRPM
 	$\wedge$ AGGREGATE(statusEvent, "motorRPM", {statusEvent.relatedCar}, MAX) AS maxRPM