基于hashpy程序，即HASH1.2编译的Python版程序。
训练程序较为简单，直接运行ploar.train.py即可，网络输入为1024采样点的Z分量波形，输出为初动方向和初动质量。但是初动质量并不准确。 训练数据使用H5文件制作来制作训练数据。
测试数据统计参数为查全率和查准率等信息。其结构与训练类似。
初动检测可以使用单分量和三分量波形数据，但是测试中发现二者精度区别不大，因此建议使用单一Z分量波形。
通过P波初动进行震源参数计算包含三个程序：
- 震相拾取程序。使用目前精度最高的RNN模型拾取地震P波。已经制作为jit模型。
- 初动判断程序。使用训练的初动计算程序判断P波初动方向。使用make.jit.py制作jit模型
- HASH计算初动。使用hashpy程序所包含的二进制库。
在计算之前需要的处理包括：
- 波形数据需要使用三分量的mseed格式数据。
- 数据需要制作mseed索引数据库，用于方便的从数据库中截取数据。
- 计算震源参数程序使用focal-mechnisms.py，代码中有注释可以根据需要修改。
处理过程中的方便之处是:
- 无需人工标注P波，仅需给定地震位置和时间以及台站位置便可以自动拾取P波。
- 无需标注初动，由第一步截取并自动判断。
- 自动初动质量判断，基于输出置信度进行判断。