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-# Welcome to our repository
+# Multimodal Driver State Analysis
 
-This repository contains the code for EDA, modell training and evaluation.
-To be continued.
+Ein umfassendes Framework zur Analyse von Fahrerverhalten durch kombinierte Feature-Extraktion aus Facial Action Units (AU) und Eye-Tracking Daten.
+
+## 📋 Projektübersicht
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+Dieses Projekt verarbeitet multimodale Sensordaten aus Fahrsimulator-Studien und extrahiert zeitbasierte Features für die Analyse von Fahrerzuständen. Die Pipeline kombiniert:
+
+- **Facial Action Units (AU)**: 20 Gesichtsaktionseinheiten zur Emotionserkennung
+- **Eye-Tracking**: Fixationen, Sakkaden, Blinks und Pupillenmetriken
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+## 🎯 Features
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+### Datenverarbeitung
+- **Sliding Window Aggregation**: 50-Sekunden-Fenster mit 5-Sekunden-Schrittweite
+- **Hierarchische Gruppierung**: Automatische Segmentierung nach STUDY/LEVEL/PHASE
+- **Robuste Fehlerbehandlung**: Graceful Degradation bei fehlenden Modalitäten
+
+### Extrahierte Features
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+#### Facial Action Units (20 AUs)
+Für jede AU wird der Mittelwert pro Window berechnet:
+- AU01 (Inner Brow Raiser) bis AU43 (Eyes Closed)
+- Aggregation: `mean` über 50s Window
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+#### Eye-Tracking Features
+**Fixationen:**
+- Anzahl nach Dauer-Kategorien (66-150ms, 300-500ms, >1000ms, >100ms)
+- Mittelwert und Median der Fixationsdauer
+
+**Sakkaden:**
+- Anzahl, mittlere Amplitude, mittlere/mediane Dauer
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+**Blinks:**
+- Anzahl, mittlere/mediane Dauer
+
+**Pupille:**
+- Mittlere Pupillengröße
+- Index of Pupillary Activity (IPA) - Hochfrequenzkomponente (0.6-2.0 Hz)
+
+## 🏗️ Projektstruktur
+
+to be continued.
+
+## 🚀 Installation
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+### Voraussetzungen
+```bash
+Python 3.12
+```
+
+### Dependencies
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
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+**Wichtigste Pakete:**
+- `pandas`, `numpy` - Datenverarbeitung
+- `scipy` - Signalverarbeitung
+- `scikit-learn` - Feature-Skalierung & ML
+- `pygazeanalyser` - Eye-Tracking Analyse
+- `pyarrow` - Parquet I/O
+
+## 💻 Usage
+
+### 1. Feature-Extraktion
+ to be continued