请根据以下测试框架，写出手环跌倒检测的相关测试用例，并细化用例。关于手环跌倒检测相关的测试框架，以下是几个常用的测试框架： 基于模拟数据的测试框架：该框架通过模拟跌倒事件的数据进行测试，可以模拟不同跌倒情况下的传感器数据，以验证跌倒检测算法的准确性和可靠性。 真实场景测试框架：该框架通过在现实场景中进行测试，让测试者进行真实的跌倒动作，通过手环对跌倒事件进行检测。测试过程可以结合视频录制和传感器数据记录，以验证跌倒检测算法在真实环境中的表现。 基于仿真的测试框架：该框架通过使用仿真工具模拟跌倒事件和手环的行为，以验证跌倒检测算法在各种不同情况下的性能。可以模拟不同的运动、姿势和环境条件，并生成相应的传感器数据进行测试。 基于人工标注数据的测试框架：该框架通过人工标注跌倒事件的数据集进行测试，将已知的跌倒事件与其他日常活动进行区分，以验证跌倒检测算法的精确度和召回率。可以使用已有的公开数据集或自行收集标注数据进行测试。

根据给出的测试框架，以下是关于手环跌倒检测的相关测试用例：

1. 测试用例名称：基于模拟数据的准确性测试
描述：验证跌倒检测算法在模拟数据下的准确性和可靠性
步骤：
1. 使用模拟数据生成不同跌倒情况下的传感器数据
2. 输入生成的传感器数据进行跌倒检测
3. 检查跌倒检测算法是否能准确识别出模拟的跌倒事件
预期结果：跌倒检测算法应准确识别出模拟的跌倒事件

2. 测试用例名称：真实场景的检测能力测试
描述：验证跌倒检测算法在真实场景下的检测能力和表现
步骤：
1. 在真实场景中进行不同的跌倒动作
2. 戴上手环进行跌倒检测
3. 观察手环是否能准确检测到真实场景中的跌倒事件
预期结果：手环应能准确检测到真实场景中的跌倒事件

3. 测试用例名称：基于仿真的性能测试
描述：验证跌倒检测算法在不同情况下的性能表现
步骤：
1. 使用仿真工具模拟不同的运动、姿势和环境条件
2. 生成相应的传感器数据进行跌倒检测
3. 检查跌倒检测算法在不同情况下的性能表现
预期结果：跌倒检测算法应在不同情况下具备良好的性能，并准确识别跌倒事件

4. 测试用例名称：基于人工标注数据的精确度和召回率测试
描述：验证跌倒检测算法在人工标注数据集下的精确度和召回率
步骤：
1. 使用人工标注的跌倒事件数据集进行跌倒检测
2. 检查跌倒检测算法的识别结果与标注数据进行比对
3. 计算跌倒检测算法的精确度和召回率
预期结果：跌倒检测算法应具备较高的精确度和召回率，能够准确识别跌倒事件

以上是关于手环跌倒检测的相关测试用例，根据需要可以进一步细化和补充。