现有一长为336000的信号数组，采样频率为12000时，此信号数组看作一个28秒的信号，现在要对信号每秒的数据进行fft处理,,将结果输出为横轴为频率，纵轴为时间的图像，频率范围为[800,1900],给出完整的matlab代码

在MATLAB中，你可以使用`fft`函数对信号数据进行快速傅立叶变换（FFT），然后结合`imagesc`函数创建频谱图。首先，你需要将信号分割成每秒钟的数据，然后做FFT，最后调整频率范围并绘制图像。以下是完整的MATLAB代码：

% 初始化信号数组
signal = randn(336000, 1); % 假设这是一个长度为336000的随机信号

% 根据采样频率计算信号总帧数和每秒的样本点数
fs = 12000; % 采样频率
total_seconds = size(signal, 1) / fs; % 总秒数
samples_per_second = floor(fs); % 每秒的样本点，向下取整

% 将信号按每秒划分
time_frames = ceil(total_seconds);
frame_length = samples_per_second;
frames = zeros(time_frames, frame_length);
for i = 1 : time_frames
    start_index = (i - 1) * frame_length + 1;
    end_index = min(start_index + frame_length - 1, length(signal));
    frames(i, :) = signal(start_index:end_index);
end

% 对每个帧做FFT并计算频率
fft_results = fft(frames, [], 2); % 第二维度做FFT
frequencies = (0:frame_length/2-1)/fs*fs; % 计算频率范围 [0, Nyquist]

% 窗口处理和选择感兴趣频率范围
window = hann(frame_length); % 使用汉明窗减少边缘效应
freq_mask = frequencies >= 800 & frequencies <= 1900;
fft_results_windowed = ifftshift(fft_results(:, freq_mask)) .* window; % 窗口化并移位
fft_results_masked = abs(fft_results_windowed);

% 绘制频谱图像
figure;
imagesc(frequencies(freq_mask), 1:size(fft_results_masked, 1), fft_results_masked);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Time (s)');
title(sprintf('Signal Spectrum from %.2f to %.2f Hz', 800, 1900));
colorbar;