使用matlab语句，对线性调频信号短时傅里叶变换后使用dncnn算法进行去噪处理，写出代码，调试可用为止。

对线性调频信号进行短时傅里叶变换并应用DnCNN算法进行去噪处理的MATLAB代码如下所示：

% 生成线性调频信号
fs = 1000; % 采样率（Hz）
t = 0:1/fs:1; % 时间范围（秒）
f0 = 50; % 起始频率（Hz）
f1 = 200; % 终止频率（Hz）
s = chirp(t, f0, 1, f1); % 生成线性调频信号

% 添加噪声
snr = 10; % 信噪比（dB）
noisy_signal = awgn(s, snr); % 添加高斯白噪声

% 短时傅里叶变换
window_length = round(fs*0.02); % 窗口长度为20ms
overlap_ratio = 0.5; % 窗口重叠比例为50%
nfft = max(256, 2^nextpow2(window_length)); % FFT长度
spectrogram(noisy_signal, window_length, round(overlap_ratio*window_length), nfft, fs, 'yaxis');
title('短时傅里叶变换');

% DnCNN算法去噪处理
net = denoisingNetwork('DnCNN'); % 加载预训练的DnCNN模型
denoised_signal = denoiseImage(noisy_signal, net);

% 绘制信号和去噪后的信号的波形
figure
subplot(2,1,1)
plot(t, noisy_signal)
title('带噪声信号')
xlabel('时间（秒）')
ylabel('幅值')

subplot(2,1,2)
plot(t, denoised_signal)
title('去噪后的信号')
xlabel('时间（秒）')
ylabel('幅值')

上述代码首先通过`chirp`函数生成了一个时间从0到1秒的线性调频信号`s`，其起始频率为50Hz，终止频率为200Hz。然后使用`awgn`函数添加了指定信噪比（SNR）的高斯白噪声，生成了带噪声的信号`noisy_signal`。

接下来，使用`spectrogram`函数对带噪声信号进行短时傅里叶变换，并绘制出短时傅里叶变换图谱。

然后，使用`denoisingNetwork`函数加载预训练的DnCNN模型，并将带噪声信号输入DnCNN模型进行去噪处理，得到去噪后的信号`denoised_signal`。

最后，使用`subplot`和`plot`函数绘制了带噪声信号和去噪后的信号的波形图。

请注意，以上代码需要确保已经安装了DnCNN算法相关的工具包，并且加载了正确的预训练模型。您可以根据需要调整参数和绘图方式。