matlab里如何产生方差均值已知的服从正态分布的随机数？

mvnrnd(mu,sigma,number)——产生number个均值为mu，协方差矩阵为sigma的正态分布随机数
例子：
mvnrnd([1,2],[2 1;1 4],100)

命令 参数为μ,σ的正态分布的随机数据
函数 normrnd
格式 :
R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值为MU,标准差为SIGMA的正态分布的随机数据,R可以是向量或矩阵.
R = normrnd(MU,SIGMA,m) %m指定随机数的个数,与R同维数.
R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数

用randn命令生成标准正态分布随机数(均值为0，方差为1)：
r
=
randn(n)
returns
an
n-by-n
matrix
containing
pseudorandom
values
drawn
from
the
standard
normal
distribution.
均值为1方差为0.2正态分布的500个随机数，语句如下：
r=1+0.2.*randn(1,500);

x = .6 + sqrt(0.1) * randn(5,6) %二维规模自己选择，方差和平均值自己定
均值0.6,方差0.1

产生10个均值为u，方差为q^2，的随机数：
randn（10）*q+u 。