使用matlab语句，对线性调频信号短时傅里叶变换生产二维数据，然后使用dncnn算法对二维数据进行去噪处理，最后使用逆短时傅里叶变换生成时域信号，写出代码。

以下是使用MATLAB语句对线性调频信号进行短时傅里叶变换（STFT），生成二维数据，并使用DnCNN算法对二维数据进行去噪处理，并最后使用逆短时傅里叶变换生成时域信号的示例代码：

% 生成线性调频信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
f0 = 100; % 起始频率
f1 = 400; % 终止频率
x = chirp(t, f0, 1, f1, 'linear');

% 进行短时傅里叶变换
windowSize = 128; % 窗口大小
overlap = windowSize/2; % 重叠大小
nfft = 256; % FFT点数
[S, F, T] = spectrogram(x, hamming(windowSize), overlap, nfft, fs, 'yaxis');

% 将STFT结果转换为二维数据
S_db = 20*log10(abs(S)); % 转换为dB
S_normalized = (S_db - min(S_db(:))) / (max(S_db(:)) - min(S_db(:))); % 归一化

% 使用DnCNN算法对二维数据进行去噪处理（需要先安装并导入DnCNN模型）
denoised_S_normalized = DnCNN(S_normalized); % 假设DnCNN函数可实现去噪处理

% 将去噪后的二维数据转换为线性尺度
denoised_S_db = denoised_S_normalized * (max(S_db(:)) - min(S_db(:))) + min(S_db(:));
denoised_S = 10.^(denoised_S_db/20); % 转换为线性尺度

% 使用逆短时傅里叶变换生成时域信号
denoised_x = istft(denoised_S, hamming(windowSize), overlap, nfft, fs);

% 可视化结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
imagesc(T, F, S_db);
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Original Spectrogram');
colorbar;

subplot(2, 1, 2);
imagesc(T, F, denoised_S_db);
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Denoised Spectrogram');
colorbar;

% 可视化时域信号
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');

subplot(2, 1, 2);
plot(t, denoised_x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Denoised Signal');

请注意，这只是一个示例代码，其中DnCNN的具体实现和导入需要根据你所使用的DnCNN模型进行相应的调整。确保你已经安装了DnCNN模型，并根据需要进行导入和调用。此外，你可能需要根据你的实际应用场景对参数进行调整，以获得最佳的去噪效果。