要利用normrnd函數模擬真實數據，可以按照以下步驟進行：
確定數據的真實分布特征，包括均值和標準差。
使用normrnd函數生成符合指定均值和標準差的隨機數據。語法為：data = normrnd(mu, sigma, [m, n])，其中mu為均值，sigma為標準差，[m, n]為生成數據的維度。
可以對生成的隨機數據進行進一步的處理和分析，例如繪制直方圖、計算統計量等。
舉例來說，如果要模擬符合正態分布的數據，可以按照以下步驟進行：
% 設置真實分布的均值和標準差
mu = 0;
sigma = 1;
% 生成符合指定均值和標準差的隨機數據
data = normrnd(mu, sigma, [1000, 1]);
% 繪制直方圖
histogram(data, 50, 'Normalization', 'probability');
xlabel('Value');
ylabel('Probability');
title('Simulated Data Distribution');
% 計算統計量
mean_value = mean(data);
std_value = std(data);
disp(['Mean: ', num2str(mean_value)]);
disp(['Standard Deviation: ', num2str(std_value)]);
通過以上步驟，就可以利用normrnd函數模擬符合正態分布的真實數據。
