hello
I was first a bit puzzled when you mention the baseline is made of the first 10 samples - but after several readings it seems to me you think "probes" and not samples
so the baseline is the mean(correct) but in the other dimension (along the "probe" dimension and not te time / samples dimension)
also , as your data conatin nan's it's good idea to use 'omitnan' in the mean computation parameters.
I suspect this is what you wanted to do
%Daten laden
load('testmat3.mat')
figure(1),plot(testmat3)
%Überprüfen der Größe der Matrix
[proben_anzahl, ~] = size (testmat3);
%Sicherstellen, dass die Anzahl der Proben größer oder gleich 10 ist
if proben_anzahl < 10
error ('Es gibt nicht genügend Proben für Baseline correction');
end
%Definieren des Zeitbereiches für die Baseline
baseline_zeitraum = 1:10; %Annahme: Die ersten zehn Samples entgsprechen dem Baseline-Zeitraum
%Berechnen des Mittelwerts während des baseline Zeitraums für jede Probe
% baseline_groesse = mean(testmat3(:,baseline_zeitraum), 2, 'omitnan');
baseline_groesse = mean(testmat3(baseline_zeitraum,:), 1, 'omitnan');
%substraktion des Baseline-Mittelwerts von allen Pupillengrößen für jede
%Probe
baseline_corrected_daten = testmat3 - ones(size(testmat3,1),1)*baseline_groesse;
figure(2),plot(baseline_corrected_daten)
save('baseline_correction.mat', 'baseline_corrected_daten');
