如何将短时傅里叶变换变换后的数据进行dncnn训练

要将短时傅里叶变换(STFT)后的数据用于DnCNN训练，你需要进行以下步骤：

1. 获取训练数据：首先，你需要准备一组训练数据，包括原始干净图像和对应的加噪图像。可以使用这些图像对进行STFT处理。

2. 进行STFT变换：对于每个加噪图像，应用STFT变换以获取频谱表示。你可以使用Matlab的stft函数来实现。

   % 对加噪图像应用STFT变换
   S = stft(noisy_image);

这将给出一个表示频谱的矩阵S。

3. 数据准备：将STFT变换后的频谱(S)作为预测变量(predictors)，将对应的干净图像作为目标变量(targets)。确保预测变量和目标变量有相同的样本数量。

   % 将S转换为4-D图像数组
   S_reshaped = reshape(S, size(S,1), size(S,2), 1, size(S,3));

   % 构建DNCNN模型并进行训练
   net = trainNetwork(S_reshaped, clean_images, layers, options);

这里假设clean_images是对应于加噪图像的干净图像集合。

4. 进行训练：使用trainNetwork函数对DnCNN模型进行训练。

   net = trainNetwork(S_reshaped, clean_images, layers, options);

这将根据给定的网络层(layers)和训练选项(options)对DnCNN模型进行训练。

请注意，以上步骤仅给出了一个简单的示例。在实际应用中，你可能需要进行数据增强、批处理等操作来提高模型的性能。

希望这可以帮助到你。如果还有其他疑问，请随时提出。