使用Deep Convolutional Neural Network算法解决线性调频信号短时傅里叶变换后的去噪问题，并给出代码。

对于线性调频信号短时傅里叶变换后的去噪问题，可以使用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，简称DCNN）来进行处理。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 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

# 短时傅里叶变换（STFT）
def stft(signal):
    # 使用你喜欢的STFT实现对信号的短时傅里叶变换
    stft_signal = ...
    return stft_signal

# 使用DCNN对信号进行去噪
def denoise_signal(signal):
    # 构建DCNN模型
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(height, width, channels)))
    # 添加更多卷积层和池化层
    model.add(...)
    model.add(layers.Conv2D(1, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    
    # 编译并训练模型
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    model.fit(train_x, train_y, epochs=10, batch_size=32)
    
    # 对信号进行去噪
    denoised_signal = model.predict(signal)
    
    return denoised_signal

# 使用示例
noisy_signal = generate_noisy_signal()
stft_signal = stft(noisy_signal)
denoised_stft_signal = denoise_signal(stft_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。另外，该示例代码使用了TensorFlow框架，请确保已正确安装并导入相应的库。