这张图展示可穿戴设备多传感器健康数据处理架构，完整覆盖从生理信号采集、边缘处理、指标计算、场景融合、终端呈现到云端智能分析的全链路，具备实时感知、边云协同、多模态融合的特点。架构主体为多模态采集与指标链路，分为六大环节：传感器层通过 PPG 光电传感器、IMU 加速度陀螺仪、NTC 热敏电阻采集原始信号；随后对光电波形、三轴运动数据、电阻电压信号开展滤波、峰值检测、步态识别、温度换算等处理，提取有效特征；基于特征计算心率、HRV、血氧、活动量、体温趋势等生理指标；再进入融合场景模块，完成睡眠、压力、运动状态等连续健康评估；最终在手表端实时展示数据，在手机 App 生成趋势图表。架构还设有跨传感器融合与健康决策模块，依靠多传感器融合算法输出综合健康评分与个性化恢复建议。依托 BLE 安全同步，实现手表、手机 App 与云端智能分析平台的交互，支持长期个性化模型迭代。图中同时标注端侧实时计算、低功耗采样、加密传输、异常检测等底层保障机制，清晰呈现传感、信号、特征、指标、体验的完整转化路径。无论开展穿戴设备产品方案设计、进行行业技术培训，或是学习多模态传感算法的研发人员，都可以借助该架构图理解健康监测系统的整体设计思路。