refactor: 加速度计改为倾斜角度检测（v5，成熟方案）

之前基于Z轴单值的方案（v1~v4）无法同时满足灵敏度和防误触，
因为原始Z值在运动中剧烈跳动（-2~18），滤波也难以完全消除。

v5改用倾斜角度（Android Wear/小米手环同类思路）：
- tiltAngle = atan2(z, sqrt(x²+y²)) × 180/π
- 角度值天然比原始Z值稳定（atan2归一化消除加速度大小波动）
- 手臂下垂 ~15°，看表姿势 ~70°，小幅摆动 ~35°
- 低通滤波(α=0.8)进一步平滑 + 三态状态机
- DOWN(<30°) → TRIGGERED(>50°,亮屏) → DOWN(<30°)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

app/src/main/java/com/xiaoqu/watch/device/sensor/FiseAccelerometerWake.kt

@@ -10,22 +10,26 @@ import dagger.hilt.android.qualifiers.ApplicationContext
 import timber.log.Timber
 import javax.inject.Inject
 import javax.inject.Singleton
+import kotlin.math.atan2
+import kotlin.math.sqrt
 
 /**
  * FISE 手表加速度计抬手亮屏实现
  *
  * 双模式策略：
  * - 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 + 低通滤波 + 状态机，作为降级方案
+ * - 方案E：倾斜角度检测 + 低通滤波 + 状态机，成熟方案（Android Wear/小米手环同类思路）
  *
- * 方案C核心逻辑（v4 低通滤波）：
+ * 方案E核心逻辑（v5 倾斜角度）：
- * 对原始Z轴数据做低通滤波，去除运动抖动/尖峰，只保留重力方向（手臂朝向）。
+ * 用加速度计三轴(x,y,z)计算手表面与水平面的倾斜角度：
- * 用状态机跟踪手臂姿态：DOWN（下垂）→ 滤波值超过阈值 → 亮屏。
+ *   tiltAngle = atan2(z, sqrt(x²+y²)) × 180/π
  *
- * 低通滤波优势：
+ * 倾斜角度比原始Z值稳定得多（atan2 归一化消除了加速度大小波动）：
- * - 原始值跳动 2→12→3→10 → 滤波后平滑 5.2→6.2→5.7→6.3
+ * - 手臂下垂：角度 10~25°（稳定）  vs Z值 1~3（跳动大）
- * - 手臂稳定抬起 → filteredZ 缓慢上升到 ~8-9
+ * - 看表姿势：角度 55~75°（稳定）  vs Z值 7~9（跳动大）
- * - 小幅摆动 → filteredZ 收敛到振荡均值 ~5-6，不超过触发阈值
+ * - 小幅摆动：角度 30~45°（小幅）  vs Z值 -2~18（剧烈跳动）
+ *
+ * 再对角度做低通滤波 + 状态机，实现稳定的抬手检测。
  */
 @Singleton
 class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
@@ -34,12 +38,12 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
 ) : AccelerometerWakeController, SensorEventListener {
 
     companion object {
-        /** 低通滤波系数（0~1，越大越平滑。0.8在SENSOR_DELAY_NORMAL下约1.5秒达到稳定值） */
+        /** 低通滤波系数（作用于角度值，0.8 约 1~2 秒达到稳定） */
         private const val ALPHA = 0.8f
-        /** 下垂阈值：滤波后Z低于此值认为手臂已下垂，进入DOWN状态 */
+        /** 下垂角度阈值（度）：滤波后角度低于此值认为手臂已下垂 */
-        private const val Z_DOWN = 4f
+        private const val ANGLE_DOWN = 30f
-        /** 抬起阈值：滤波后Z高于此值认为手臂已抬起，触发亮屏 */
+        /** 抬起角度阈值（度）：滤波后角度高于此值认为手臂已抬起看表 */
-        private const val Z_UP = 7f
+        private const val ANGLE_UP = 50f
     }
 
     private val sensorManager = context.getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
@@ -51,17 +55,17 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
     /** 是否已启动 */
     private var started = false
 
-    // === 方案C：低通滤波 + 状态机 ===
+    // === 方案E：倾斜角度 + 低通滤波 + 状态机 ===
 
-    /** 低通滤波后的Z值 */
+    /** 低通滤波后的倾斜角度（度） */
-    private var filteredZ = 0f
+    private var filteredAngle = 0f
-    /** 是否已初始化滤波值（第一个采样直接赋值，不做滤波） */
+    /** 是否已初始化滤波值 */
     private var filterInitialized = false
 
     /**
      * 手臂状态机
      * - UNKNOWN: 初始状态，等待首次进入 DOWN
-     * - DOWN: 手臂下垂（filteredZ < Z_DOWN），等待抬手
+     * - DOWN: 手臂下垂（角度 < ANGLE_DOWN），等待抬手
      * - TRIGGERED: 已触发亮屏，等待手臂放下后重新进入 DOWN
      */
     private enum class ArmState { UNKNOWN, DOWN, TRIGGERED }
@@ -69,7 +73,7 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
 
     /**
      * 开始监听传感器
-     * 优先尝试 WRIST_TILT（方案D），不支持则降级 ACCELEROMETER（方案C）
+     * 优先尝试 WRIST_TILT（方案D），不支持则降级倾斜角度检测（方案E）
      */
     override fun start() {
         if (started) return
@@ -84,13 +88,13 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
             return
         }
 
-        // 方案C：降级使用加速度计 + 低通滤波
+        // 方案E：降级使用加速度计倾斜角度检测
         val accelerometer = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER)
         if (accelerometer != null) {
             sensorManager.registerListener(this, accelerometer, SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL)
             useWristTilt = false
             started = true
-            Timber.i("抬手亮屏: 使用方案C（加速度计+低通滤波），WRIST_TILT不可用")
+            Timber.i("抬手亮屏: 使用方案E（倾斜角度+低通滤波），WRIST_TILT不可用")
         } else {
             Timber.w("抬手亮屏: 无可用传感器，功能不可用")
         }
@@ -114,7 +118,7 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
     /** 恢复检测 */
     override fun resume() {
         paused = false
-        resetState() // 恢复时重置，避免暂停期间积累的数据干扰
+        resetState()
         Timber.d("抬手亮屏: 已恢复")
     }
 
@@ -129,60 +133,69 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
             return
         }
 
-        // 方案C：低通滤波 + 状态机
+        // 方案E：三轴倾斜角度检测
-        detectWristRaise(event.values[2])
+        detectWristRaise(event.values[0], event.values[1], event.values[2])
     }
 
-    override fun onAccuracyChanged(sensor: Sensor?, accuracy: Int) {
+    override fun onAccuracyChanged(sensor: Sensor?, accuracy: Int) {}
-        // 精度变化无需处理
-    }
 
-    // === 方案C 核心逻辑 ===
+    // === 方案E 核心逻辑 ===
 
     /**
-     * 低通滤波 + 状态机检测抬手
+     * 倾斜角度 + 低通滤波 + 状态机
      *
-     * 1. 对原始Z值做低通滤波，去除运动尖峰，保留重力方向
+     * 1. 用三轴加速度计算手表面与水平面的倾斜角度（0~90°）
-     * 2. 状态机：
+     *    tiltAngle = atan2(z, sqrt(x²+y²)) × 180/π
-     *    UNKNOWN ──[filteredZ < Z_DOWN]──► DOWN ──[filteredZ > Z_UP]──► TRIGGERED(亮屏)
+     *    - 手表面朝上（看表）：~70°
+     *    - 手臂自然下垂：~15°
+     *    - 角度值天然比原始 Z 值稳定（atan2 归一化消除加速度大小波动）
+     *
+     * 2. 低通滤波进一步平滑角度值
+     *
+     * 3. 状态机：
+     *    UNKNOWN ──[angle < 30°]──► DOWN ──[angle > 50°]──► TRIGGERED(亮屏)
      *                                ▲                            │
-     *                                      └──[filteredZ < Z_DOWN]─────────┘
+     *                                └────[angle < 30°]───────────┘
      */
-    private fun detectWristRaise(rawZ: Float) {
+    private fun detectWristRaise(x: Float, y: Float, z: Float) {
-        // 低通滤波：去除高频抖动，保留手臂朝向
+        // 计算倾斜角度（手表面与水平面的夹角，0~90°）
+        val horizontal = sqrt(x * x + y * y)
+        val rawAngle = Math.toDegrees(atan2(z.toDouble(), horizontal.toDouble())).toFloat()
+
+        // 低通滤波：平滑角度变化
         if (!filterInitialized) {
-            filteredZ = rawZ
+            filteredAngle = rawAngle
             filterInitialized = true
         } else {
-            filteredZ = ALPHA * filteredZ + (1 - ALPHA) * rawZ
+            filteredAngle = ALPHA * filteredAngle + (1 - ALPHA) * rawAngle
         }
 
-        // DEBUG: 输出滤波值和状态（正式发布时删除）
+        // DEBUG: 输出角度和状态（正式发布时删除）
-        Timber.v("抬手亮屏: raw=%.1f filtered=%.1f state=%s (阈值: DOWN<%.0f UP>%.0f)",
+        Timber.v("抬手亮屏: raw=%.0f° filtered=%.0f° state=%s (阈值: DOWN<%.0f° UP>%.0f°)",
-            rawZ, filteredZ, armState.name, Z_DOWN, Z_UP)
+            rawAngle, filteredAngle, armState.name, ANGLE_DOWN, ANGLE_UP)
 
         // 状态机转换
         when (armState) {
             ArmState.UNKNOWN -> {
                 // 初始状态：等待手臂明确下垂
-                if (filteredZ < Z_DOWN) {
+                if (filteredAngle < ANGLE_DOWN) {
                     armState = ArmState.DOWN
-                    Timber.d("抬手亮屏: 状态 UNKNOWN→DOWN (filteredZ=%.1f)", filteredZ)
+                    Timber.d("抬手亮屏: 状态 UNKNOWN→DOWN (angle=%.0f°)", filteredAngle)
                 }
             }
             ArmState.DOWN -> {
-                // 手臂下垂状态：检测是否抬起
+                // 手臂下垂：检测是否抬起到看表姿势
-                if (filteredZ > Z_UP) {
+                if (filteredAngle > ANGLE_UP) {
                     wakeScreenIfOff()
                     armState = ArmState.TRIGGERED
-                    Timber.d("抬手亮屏: 状态 DOWN→TRIGGERED (filteredZ=%.1f)", filteredZ)
+                    Timber.d("抬手亮屏: 状态 DOWN→TRIGGERED (angle=%.0f°)", filteredAngle)
                 }
             }
             ArmState.TRIGGERED -> {
-                // 已触发状态：等待手臂重新放下
+                // 已触发：等待手臂放下
-                if (filteredZ < Z_DOWN) {
+                if (filteredAngle < ANGLE_DOWN) {
                     armState = ArmState.DOWN
-                    Timber.d("抬手亮屏: 状态 TRIGGERED→DOWN (filteredZ=%.1f)", filteredZ)
+                    Timber.d("抬手亮屏: 状态 TRIGGERED→DOWN (angle=%.0f°)", filteredAngle)
                 }
             }
         }
@@ -198,7 +211,7 @@ class FiseAccelerometerWake @Inject constructor(
 
     /** 重置状态 */
     private fun resetState() {
-        filteredZ = 0f
+        filteredAngle = 0f
         filterInitialized = false
         armState = ArmState.UNKNOWN
     }