cleanup for the final repository state

Python_Server/gui.py

@@ -164,7 +164,7 @@ class PianoGui:
         self.app.infoBox("Song ended",
                           f'The song has ended and {int(notes_hit * 100)}% of all notes have been hit correctly. {int(coverage * 100)}% coverage of all played notes.',
                           parent=None)
-        midi_scoring.plot_notes(user_notes, song_notes)
+        # midi_scoring.plot_notes(user_notes, song_notes)
 
     def on_song_started(self):
         # Set the text of the start/stop button

Python_Server/lsl_data_analysis/xdf_file_reader.py

-import os
-import logging
-import pyxdf
-
-
-logging.basicConfig(level=logging.INFO)  # Use logging.INFO to reduce output.
-fname = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..', 'recording_1.xdf'))
-streams, fileheader = pyxdf.load_xdf(fname)
-
-print("Found {} streams:".format(len(streams)))
-for ix, stream in enumerate(streams):
-    print("Stream {}: {} - type {} - uid {} - shape {} at {} Hz (effective {} Hz)".format(
-        ix + 1, stream['info']['name'][0],
-        stream['info']['type'][0],
-        stream['info']['uid'][0],
-        (int(stream['info']['channel_count'][0]), len(stream['time_stamps'])),
-        stream['info']['nominal_srate'][0],
-        stream['info']['effective_srate'])
-    )
-    if len(stream['time_stamps']) > 0:
-        print(str(stream))
-
-    if any(stream['time_stamps']):
-        print("\tDuration: {} s".format(stream['time_stamps'][-1] - stream['time_stamps'][0]))
-print("Done.")

Python_Server/requirements.txt

-pyxdf
 matplotlib
 pykka
 mido

README.md

+# Readme
+
+Dieser Ordner enthält den Sourcecode zur Bachelorarbeit "Entwicklung und Evaluation eines Piano-Tutors in Augmented Reality zur Workload-Induktion".
+
+Der Inhalt ist in fünf Ordner aufgeteilt:
+
+- Der Python-Server
+- Der Unity-HoloLens-Client
+- Die Aufnahmen des LSL-LabRecorders
+
+## Python_Server
+
+Der Server kann, nach Installation der Abhängigkeiten in der requirements.txt per pip, über Python3 ausgeführt werden.
+
+Bis auf den Code in den Ordnern "bridge" und "bridge_examples" ist aller Code von mir verfasst.
+
+Im Ordner "songs" sind alle in der Studie verwendeten Lektionen abgelegt.
+
+## Unity_HoloLens_Client
+
+In diesem Ordner liegt das Unity-Projekt des HoloLens Clients.
+Dies ist unter Unity **2018.2.16f1** ausführbar auf einem Rechner der für die Verwendung mit der HoloLens eingerichtet ist.
+Es müssen keine Bibliotheken heruntergeladen werden, das MixedRealityToolkit und die HoloLSL Bibliothek liegen bereits im "Assets" Ordner.
+
+Zusätzlich ist die Bibliothek midi-dot-net (<https://code.google.com/archive/p/midi-dot-net/>) enthalten, mit der für das Debugging unter Windows Sounds abgespielt werden.
+
+Aller von mir geschriebener Code befindet sich hier im Ordner "Assets/Scripts", mit der Ausnahme des "LSLNetwork" Ordners.
+
+## Studie_LSL_Recordings
+
+Diese Aufnahmen des LSL-LabRecorders die während der Studie entstanden sind.
+Die darin aufgenommenen Daten werden alle innerhalb der Arbeit ausgewertet und im R-Script analysiert, sie dienen nur der Vollständigkeit der Studie.
+Zusammen mit dem Export der SoSciSurvey Umfragedaten im R-Ordner bilden sie die resultierenden Rohdaten der Studie.
+
+## Kontaktmöglichkeiten
+
+Falls Probleme oder Fragen zum Code bestehen bin ich gerne unter nixdorf@uni-bremen.de erreichbar.
+Alternativ auch über Telegram unter @LucaMN.

README.txt

-Dieser Ordner enthält die Arbeit von Luca Nixdorf.
-Zweck ist die Bachelor Arbeit zum Thema AR und Workload Messung anhand eines AR Piano Tutorials.
-Bitte den Ordner nicht vor dem Wintersemester 2019/20 löschen.
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