创建dncnn模型，matlab语句表述。

要在Matlab中创建DNCNN（深度卷积神经网络）模型，可以使用深度学习框架如Keras、PyTorch或TensorFlow来定义和训练模型。以下是一个使用Matlab内置的深度学习工具箱创建DNCNN模型的示例代码：

% 创建DNCNN模型
layers = [
    imageInputLayer([64 64 1]) % 输入图像大小为64x64，单通道
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same') % 3x3卷积核，64个输出通道
    batchNormalizationLayer % 批归一化层
    reluLayer % ReLU激活函数层
    % 重复多个卷积层和批归一化层
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same') % 输出通道为1
    additionLayer % 残差连接
];

% 配置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 加载训练数据并进行训练
load('training_data.mat'); % 假设训练数据保存为training_data.mat文件
net = trainNetwork(training_data, layers, options);

% 保存训练好的模型
save('DNCNN_model.mat', 'net'); % 假设保存为DNCNN_model.mat文件

请注意，这只是一个简单的示例，具体的模型结构和训练参数可能需要根据你的任务和数据进行调整。你可以根据自己的需求使用Matlab的深度学习工具箱来创建和训练DNCNN模型。