diff --git a/app/src/main/java/com/xiaoqu/watch/device/sensor/FiseAccelerometerWake.kt b/app/src/main/java/com/xiaoqu/watch/device/sensor/FiseAccelerometerWake.kt
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--- a/app/src/main/java/com/xiaoqu/watch/device/sensor/FiseAccelerometerWake.kt
+++ b/app/src/main/java/com/xiaoqu/watch/device/sensor/FiseAccelerometerWake.kt
@@ -18,13 +18,16 @@ import javax.inject.Singleton
  * - 方案D：TYPE_WRIST_TILT_GESTURE（type=26），系统级手势识别，最省电最准确
  * - 方案C：TYPE_ACCELEROMETER Z轴变化趋势检测，作为降级方案
  *
- * 方案C核心逻辑：
- * 检测Z轴从低值（<3，手臂下垂）到高值（≥6，手臂抬起）的变化趋势。
- * 与旧版简单的Z≥5判断相比，可防止：
- * - 手表平放桌面常亮（Z一直≈9.8，无"低→高"变化）
- * - 走路手臂摆动频繁亮灭（Z波动但无持续趋势）
+ * 方案C核心逻辑（v3 最小值跳变检测）：
+ * 追踪近期5个采样（≈1秒）的最小Z值。当近期有低值（<5，手臂曾下垂）
+ * 且当前Z值高（≥7，手臂已抬起）时判定为抬手。
+ * 只需1个低值采样即可触发，比均值方案灵敏得多。
+ * 触发后2秒冷却期防连续触发。
  *
- * 参数来源：baseline/04 — Z轴唤醒阈值≥5（home.vue:122），加迟滞调整为低<3/高≥6
+ * 与旧版和v1/v2方案的改进：
+ * - 旧版Z≥5：平放桌面常亮、走路闪烁
+ * - v1/v2均值对比：需要连续3个低值，抬手动作太快时漏触发
+ * - v3最小值：只需1个低值，更符合真实抬手动作的数据特征
  */
 @Singleton
 class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
@@ -33,14 +36,14 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
 ) : AccelerometerWakeController, SensorEventListener {
 
     companion object {
-        /** 方案C：Z轴低位阈值（手臂下垂判定），实测下垂稳定值0-3 */
-        private const val Z_LOW_THRESHOLD = 4f
-        /** 方案C：Z轴高位阈值（手臂抬起判定），实测抬手过渡期均值4.5-6.5，稳定值8-9 */
-        private const val Z_HIGH_THRESHOLD = 5f
-        /** 方案C：滑动窗口大小（前半+后半各3个采样，SENSOR_DELAY_NORMAL下约1.2秒） */
-        private const val WINDOW_SIZE = 6
-        /** 方案C：前半窗口大小 */
-        private const val HALF_WINDOW = WINDOW_SIZE / 2
+        /** 方案C：近期最小值窗口大小（5个采样≈1秒，用于追踪"手臂曾经放下过"） */
+        private const val MIN_WINDOW_SIZE = 5
+        /** 方案C：最小值阈值，近期有采样低于此值才认为"手臂曾下垂" */
+        private const val Z_MIN_THRESHOLD = 5f
+        /** 方案C：当前值阈值，超过此值认为"手臂已抬起" */
+        private const val Z_CURRENT_THRESHOLD = 7f
+        /** 方案C：触发后冷却采样数（防连续触发，10个≈2秒） */
+        private const val COOLDOWN_SAMPLES = 10
     }
 
     private val sensorManager = context.getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
@@ -52,13 +55,15 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
     /** 是否已启动 */
     private var started = false
 
-    // === 方案C：Z轴滑动窗口 ===
-    /** 固定大小的环形缓冲区，存储最近的Z轴采样值 */
-    private val zWindow = FloatArray(WINDOW_SIZE)
+    // === 方案C：最小值追踪 ===
+    /** 环形缓冲区，存储最近N个Z轴采样值，用于找最小值 */
+    private val zWindow = FloatArray(MIN_WINDOW_SIZE) { Float.MAX_VALUE }
     /** 当前写入位置 */
     private var windowIndex = 0
-    /** 窗口是否已填满（至少6个采样后才开始判断） */
+    /** 窗口是否已填满 */
     private var windowFilled = false
+    /** 触发后冷却计数器 */
+    private var cooldownCount = 0
 
     /**
      * 开始监听传感器
@@ -133,51 +138,46 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
     // === 方案C 核心逻辑 ===
 
     /**
-     * Z轴变化趋势检测
-     * 用环形缓冲区存储最近6个Z轴采样值，分前半(旧)和后半(新)各3个：
-     * - 前3个均值 < 3（手臂下垂状态）
-     * - 后3个均值 ≥ 6（手臂抬起状态）
-     * 满足条件 = 检测到"抬手"动作
+     * 最小值跳变检测
+     * 追踪近期（最近5个采样≈1秒）的最小Z值：
+     * - 如果近期最小值 < 5（说明手臂曾经放下过）
+     * - 并且当前Z值 ≥ 7（说明手臂已抬起）
+     * → 判定为"抬手"动作
+     *
+     * 优点：只需一个低值采样即可触发，比均值方案灵敏得多
      */
     private fun detectWristRaise(z: Float) {
+        // 冷却期：刚触发过，等待冷却结束
+        if (cooldownCount > 0) {
+            cooldownCount--
+            return
+        }
+
         // 写入环形缓冲区
-        zWindow[windowIndex % WINDOW_SIZE] = z
+        val pos = windowIndex % MIN_WINDOW_SIZE
+        zWindow[pos] = z
         windowIndex++
 
-        // 窗口未填满，等待更多采样
-        if (!windowFilled) {
-            if (windowIndex >= WINDOW_SIZE) {
-                windowFilled = true
-            } else {
-                return
-            }
+        if (!windowFilled && windowIndex >= MIN_WINDOW_SIZE) {
+            windowFilled = true
         }
+        if (!windowFilled) return
 
-        // 计算前半（较旧的3个采样）和后半（较新的3个采样）的均值
-        // 环形缓冲区中，当前写入位置的前 HALF_WINDOW 个是最新的，再前 HALF_WINDOW 个是较旧的
-        val currentPos = windowIndex % WINDOW_SIZE
-        var oldSum = 0f
-        var newSum = 0f
-        for (i in 0 until HALF_WINDOW) {
-            // 较旧的3个：从 currentPos 往前数第 6,5,4 个位置
-            val oldIdx = (currentPos - WINDOW_SIZE + i + WINDOW_SIZE) % WINDOW_SIZE
-            // 较新的3个：从 currentPos 往前数第 3,2,1 个位置
-            val newIdx = (currentPos - HALF_WINDOW + i + WINDOW_SIZE) % WINDOW_SIZE
-            oldSum += zWindow[oldIdx]
-            newSum += zWindow[newIdx]
+        // 找近期最小值
+        var recentMin = Float.MAX_VALUE
+        for (i in 0 until MIN_WINDOW_SIZE) {
+            if (zWindow[i] < recentMin) recentMin = zWindow[i]
         }
-        val oldAvg = oldSum / HALF_WINDOW
-        val newAvg = newSum / HALF_WINDOW
 
         // DEBUG: 输出每次计算结果，用于调参（正式发布时删除）
-        Timber.v("抬手亮屏: Z=%.1f oldAvg=%.1f newAvg=%.1f (阈值: old<%.0f AND new>=%.0f)",
-            zWindow[(windowIndex - 1 + WINDOW_SIZE) % WINDOW_SIZE],
-            oldAvg, newAvg, Z_LOW_THRESHOLD, Z_HIGH_THRESHOLD)
+        Timber.v("抬手亮屏: Z=%.1f recentMin=%.1f (阈值: min<%.0f AND cur>=%.0f)",
+            z, recentMin, Z_MIN_THRESHOLD, Z_CURRENT_THRESHOLD)
 
-        // 判断：从低位(下垂)到高位(抬起)的变化趋势
-        if (oldAvg < Z_LOW_THRESHOLD && newAvg >= Z_HIGH_THRESHOLD) {
+        // 判断：近期有低值（手臂曾下垂）且当前值高（手臂已抬起）
+        if (recentMin < Z_MIN_THRESHOLD && z >= Z_CURRENT_THRESHOLD) {
             wakeScreenIfOff()
-            // 触发后清空窗口，防止连续触发
+            // 触发后进入冷却期 + 清空窗口
+            cooldownCount = COOLDOWN_SAMPLES
             resetWindow()
         }
     }
@@ -190,10 +190,10 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
         }
     }
 
-    /** 重置滑动窗口 */
+    /** 重置窗口 */
     private fun resetWindow() {
         windowIndex = 0
         windowFilled = false
-        zWindow.fill(0f)
+        zWindow.fill(Float.MAX_VALUE)
     }
 }