整体重新写一个matlab进行霍夫变换处理雷达航迹的代码，这个代码不要matlab的自带函数

在MATLAB中编写自定义的霍夫变换用于处理雷达航迹并不常用，因为MATLAB本身已经提供了一些高效的图像处理库，包括`imfindcircles`这样的功能。不过，如果你想从零开始理解霍夫变换，可以按照以下步骤手动实现：

首先，你需要了解基本的霍夫变换原理，它将二维点集转化为一维曲线投票，从而寻找圆的存在。以下是一个简单的示例，假设我们已经有了雷达数据作为一组二维点集(`[x,y]`)：

% 定义输入点集
points = [x, y];

% 初始化霍夫参数
theta = linspace(0, pi, 180); % 角度范围
rho = zeros(size(theta)); % 离心率投票

% 循环遍历所有角度
for i = 1:length(theta)
    % 计算对应每个角度的x和y半径
    r = sqrt(points(:,1).^2 + points(:,2).^2 - 2*points(:,1).*points(:,2).*cos(theta(i)));
    
    % 投票操作（累加到离心率变量上）
    rho(i) = sum(r);
end

% 查找最大投票值对应的θ和ρ（即圆心角和半径）
[max_rho, max_idx] = max(rho);
[theta_max, rho_max] = theta(max_idx), rho(max_idx);

% 如果需要，你可以过滤掉较小的候选圆
threshold = 10; % 可调整的阈值
if rho_max > threshold
    circle_center = [points(:,1)*cos(theta_max) + points(:,2)*sin(theta_max), -points(:,1)*sin(theta_max) + points(:,2)*cos(theta_max)];
    circle_radius = rho_max;
else
    circle_center = [];
    circle_radius = NaN;
end

circle_center, circle_radius;

请注意，这只是一个非常基础的实现，实际应用中可能需要考虑更多因素如噪声去除、边缘检测、以及可能存在的非圆形目标等。如果你想要处理复杂的雷达航迹，建议使用MATLAB内置的函数或者专门针对图像处理和机器学习的库。