使用matlab语句，产生线性调频信号进行短时傅里叶变换，然后采用DNCNN算法去噪处理后进行逆短时傅里叶变换，最后对比去噪能力。

下面是使用MATLAB生成线性调频信号，进行短时傅里叶变换（STFT），然后使用DNCNN算法进行降噪处理，进行逆短时傅里叶变换（ISTFT），最后对比去噪能力的示例代码：

% 生成线性调频信号
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
x = chirp(t, f0, T, f1); % 线性调频信号

% 进行短时傅里叶变换
windowLength = 256; % 窗口长度
hopSize = 128; % 帧移长度
[s, f, t] = spectrogram(x, windowLength, hopSize, windowLength, Fs);

% 将STFT结果转换为二维数据
stftData = abs(s);

% 使用DNCNN算法进行降噪处理
% 假设已经有了DNCNN模型，可以使用predict函数进行预测
denoisedData = predict(net, stftData);

% 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));

% 绘制原始信号、重构信号和去噪前后的频谱图
subplot(3,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');

subplot(3,1,2);
plot(t,reconstructedSignal);
title('重构信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');

subplot(3,1,3);
imagesc(t,f,abs(denoisedData));
title('去噪后的频谱图');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('频率 (Hz)');
colorbar;

在这个示例中，我们首先生成了线性调频信号`x`。然后，我们使用`spectrogram`函数对信号进行短时傅里叶变换，得到STFT结果`s`，以及频率向量`f`和时间向量`t`。

接下来，我们将STFT结果转换为二维数据`stftData`。

然后，我们使用DNCNN算法对STFT数据进行降噪处理。在这个示例中，使用了一个预先训练好的DNCNN模型，并使用`predict`函数进行降噪处理。你可以根据具体需求选择适合的降噪模型。

最后，我们使用`istft`函数对降噪后的STFT数据进行逆变换，得到重构的信号`reconstructedSignal`。

在代码的最后部分，我们绘制了原始信号、重构信号以及去噪前后的频谱图，以便进行对比。

请确保你已经准备好DNCNN模型并加载到`net`变量中，并根据实际情况调整代码。

希望对你有帮助！如有任何其他问题，请随时提问。