為簡單起見，假設x為零均值。對於非零均值，設mean average =[a；B]，只要加壹步x = x+平均*個(1，N)就OK了。
首先產生壹個不相關的二維高斯隨機變量z = randn (2，n)。
這樣生成的z是不相關的，如果沒有異常值，其協方差Cz =[1 0；0,1];
如何從這樣的樣本中變換出滿足所需協方差矩陣的隨機變量？
在均值為零的情況下，Cz=E{z*z'}，
我們假設x=A*z，那麽CX = e { x * x ' } = e {(A * z)*(A * z)' } = A * e { z * z ' } * A ' = A * cz * A ' = A * A '
現在要解決的問題是a* A ' = Cx =[4-1；-1 2]，怎麽找a？顯然，有許多這樣的A。為了計算方便，我們假設A是對稱矩陣，即A = A’，那麽A的平方等於Cx，A等於Cx的平方根。
該過程如下:
z=randn(2，N)；
x = sqrtm(Cx)* z；
如果是非零均值，加x = x+均值*個(1，n)；
註意:
在(1)程序中，sqrtm(Cx)用於求平方根，而不是sqrt(Cx)。前者是求滿足A*A=Cx的A，後者是求滿足A.*A=Cx的A。
(2)當n的值太小時，Cz可能不等於[1 0；0 1].數據越少，越不能反映統計特征。