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RANSAC 是一种非确定性算法，在给定预算 epsilon 的情况下，通过最大化支持函数选择函数（内点）的数据点数量，将函数函数到数据点。为了限制分段的形式，它发现用户可能必须某些参数来适合他们的数据。这里列举了它们。
- 最大托盘（以像素为单位）：决定了RANSAC对生长（红色）和收缩（蓝色）事件的最大容差。较大的最大托盘值将更多的数据点分类为内部值，较低的最大托盘值将更多的数据点分类为异常值。
- 最小时间点数量：这决定了定义增长事件的最小数据点数量。如果选择20，则只有持续20个时间点的事件才会被视为成长事件。相反，收缩事件要短得多，并且只允许持续 2 个数据点。
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最大间隙：这确定将两个连续事件定义为独立事件的时间点数量。 内点检测函数：
- 阶正则消除式用于确定内点，选项是直线或用直线正则化的二阶或三阶消除式。确定内点后，对内点进行直线混合，连接并收缩速度。
