使用DNCNN算法解决线性调频信号去噪问题，并给出代码。

DNCNN（Deep Convolutional Neural Network）是一种用于图像去噪的深度学习算法，不适用于线性调频信号去噪问题。对于线性调频信号去噪问题，你可以考虑使用其他算法，如小波去噪（Wavelet Denoising）、卡尔曼滤波（Kalman Filtering）等。

以下是一个使用小波去噪算法对线性调频信号进行去噪的简单示例代码：

import numpy as np
import pywt

# 生成带有噪声的线性调频信号
def generate_noisy_signal():
    # 在这里生成你的线性调频信号
    # 并添加一些噪声
    signal = ...
    noisy_signal = signal + np.random.normal(0, 0.1, size=len(signal))
    return noisy_signal

# 使用小波去噪算法对信号进行去噪
def denoise_signal(signal):
    # 选择小波基函数和去噪级别
    wavelet = 'db4'
    level = 3
    
    # 对信号进行小波变换
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)
    
    # 通过阈值处理进行去噪
    threshold = np.std(coeffs[-level]) * np.sqrt(2 * np.log(len(signal)))
    for i in range(1, len(coeffs)):
        coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold)
    
    # 重构信号
    denoised_signal = pywt.waverec(coeffs, wavelet)
    
    return denoised_signal

# 使用示例
noisy_signal = generate_noisy_signal()
denoised_signal = denoise_signal(noisy_signal)

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中还需要根据具体问题进行适当的调整和优化。