使用matlab语句，对线性调频信号进行短时傅里叶变换生成二维数据，然后使用DNCNN算法降噪处理，最后进行逆短时傅里叶变换。

在MATLAB中，可以按照以下步骤对线性调频信号进行短时傅里叶变换（STFT），然后使用DnCNN算法进行降噪处理，并进行逆短时傅里叶变换（ISTFT）：

1. 定义线性调频信号参数：

Fs = 1000; % 采样率
T = 1; % 信号时长
t = 0:1/Fs:T-1/Fs; % 时间向量

f0 = 10; % 起始频率
f1 = 100; % 终止频率

% 生成线性调频信号
x = chirp(t, f0, T, f1);

2. 进行短时傅里叶变换：

windowLength = 256; % 窗口长度
hopSize = 128; % 帧移长度

% 进行短时傅里叶变换
[s, f, t] = spectrogram(x, windowLength, hopSize, windowLength, Fs);

% 将STFT结果转换为二维数据
stftData = abs(s);

3. 使用DnCNN算法进行降噪处理：

% 导入DnCNN模型
load('your_path_to_dncnn_model.mat');

% 对STFT数据进行降噪处理
denoisedData = predict(net, stftData);

4. 进行逆短时傅里叶变换：

% 进行逆短时傅里叶变换
reconstructedSignal = istft(denoisedData, 'Window', windowLength, 'OverlapLength', windowLength - hopSize, 'FFTLength', windowLength, 'ConjugateSymmetric', true, 'SignalLength', length(x));

请确保你已经准备好DnCNN模型以及其路径，并根据实际情况调整代码。

这里假设已经有了DnCNN模型，并且模型可以对STFT数据进行降噪处理。如果你还没有训练好的模型，可以使用之前提到的步骤来训练一个DnCNN模型。

希望对你有帮助！如有任何其他问题，请随时提问。