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，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');

% 将二维数据生成为短时傅里叶变换结果
[S, F, T] = spectrogram(noisy_signal, window_length, round(overlap_ratio*window_length), nfft, fs);

% 转换为二维数据
S = abs(S);
S = log(1 + S); % 对数变换增强可视化效果

% DnCNN算法去噪处理
denoised_S = denoiseImage(S, 'DnCNN');

% 绘制短时傅里叶变换结果和去噪后的结果
figure
subplot(2,1,1)
imagesc(T, F, S)
title('短时傅里叶变换结果')
xlabel('时间（秒）')
ylabel('频率（Hz）')
colorbar

subplot(2,1,2)
imagesc(T, F, denoised_S)
title('去噪后的结果')
xlabel('时间（秒）')
ylabel('频率（Hz）')
colorbar

上述代码首先生成了一个时间从0到1秒的线性调频信号`s`，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，通过调用`spectrogram`函数，将带噪声信号转换为二维数据。得到的短时傅里叶变换结果存储在`S`中。

接下来，对`S`应用DnCNN算法进行去噪处理，得到去噪后的二维数据`denoised_S`。

最后，使用`imagesc`函数绘制短时傅里叶变换结果和去噪后的结果的图像，其中横轴为时间，纵轴为频率。

请注意，以上代码仅为示例，需要确保已经安装了DnCNN算法相关的工具包。您可以根据需要调整参数和图像显示方式。