卡尔曼滤波建立模型，将两个风速预测值输出为1个预测值，观测矩阵H长度变为2宽度扩展一倍，其余所有矩阵长度均扩展1倍宽度均变为2的python实现

以下是一个简单的 Python 实现，其中使用了 NumPy 库进行矩阵操作：

import numpy as np

# 建立模型
# 状态转移矩阵 A
A = np.array([[1, 1], [0, 1]])
# 控制矩阵 B
B = np.array([[1], [0]])
# 测量矩阵 H
H = np.array([[1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1]])
# 状态协方差矩阵 P
P = np.array([[1, 0], [0, 1]])
# 过程噪声协方差矩阵 Q
Q = np.array([[0.001, 0], [0, 0.001]])
# 观测噪声协方差矩阵 R
R = np.array([[0.01, 0], [0, 0.01]])

# 预测
def predict(x, u):
    x = np.dot(A, x) + np.dot(B, u)
    P = np.dot(np.dot(A, P), A.T) + Q
    return (x, P)

# 更新
def update(x, P, z):
    y = z - np.dot(H, x)
    S = np.dot(np.dot(H, P), H.T) + R
    K = np.dot(np.dot(P, H.T), np.linalg.inv(S))
    x = x + np.dot(K, y)
    P = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P)
    return (x, P)

# 两个风速预测值
v1 = 10
v2 = 20

# 初始化状态向量 x
x = np.array([[v1], [v2]])

# 初始化控制向量 u
u = np.array([0])

# 初始化观测向量 z
z = np.array([[v1], [v2]])

# 迭代预测和更新
for i in range(10):
    (x, P) = predict(x, u)
    (x, P) = update(x, P, z)
    print("第", i+1, "次迭代后的预测值为：", x[0][0])

需要注意的是，在代码中我们假设控制向量 u 始终为0，观测向量 z 始终等于两个风速预测值。如果需要根据实际情况修改代码，请参考卡尔曼滤波算法的详细说明。