Diese Arbeit untersucht die Infusion von Domänenwissen als eine Möglichkeit zur Optimierung von Anwendungen des maschinellen Lernens in der Signalverarbeitung. Als Anwendungsbeispiel wird die Erkennung von Tischtennisschlägen anhand von Signalen detailliert analysiert. Die Signale stammen von Sensoren, die in einer am Handgelenk getragenen Smartwatch integriert sind. Domänenwissen wird auf verschiedenen Abstraktionsebenen verwendet, um die Schlagerkennung und -klassifikation zu verbessern. Diese reichen von der Wahl und Fusion tischtennisrelevanter Sensoren, über Low-Level-Signalkorrekturen, bis hin zu Zustandsautomaten, die basierend auf dem Wissen über gültige Schlagsequenzen eine Selbstkorrektur von Fehlklassifikationen ermöglichen. Die Evaluation des LSTMbasierten Prototyps zeigt, dass er erfolgreich zwischen Spiel/kein Spiel, Schlag/kein Schlag, und acht Schlagarten (Vorhand/Rückhand Konter, Topspin, Block, Unterschnitt) unterscheiden kann, sowie Metriken zukünftiger Schläge zur Analyse des Spielstils basierend auf vergangenen Schlägen vorhersagen kann. Das System wurde basierend auf 3770 Schlägen von zwei langjährigen Tischtennisspielern entwickelt und validiert. Die Daten wurden in einer kontrollierten Umgebung unter Zuhilfenahme eines Tischtennisroboters gesammelt, der Bälle präzise servieren kann
