パターン分析のためのデータ可視化（言語非依存、ただしRを推奨）

それらのパターンを理解するために、ディスクイメージからバイトをプロットします。このパターンがディスクテストプログラムによって作成されたと確信しているため、これは主に学術的なタスクですが、とにかくリバースエンジニアリングを行いたいと思います。

私は、パターンが256文字の周期で整列していることをすでに知っています。

この情報を視覚化する2つの方法を想像できます。各ピクセルの色が文字のASCIIコードである時間（3次元）で表示される16x16プレーン、または各ピリオド（2次元）の256ピクセルラインです。

これは、xxd（32x16）を通して見たパターン（複数表示される場合があります）のスナップショットです。

いずれにせよ、私はこの情報を視覚化する方法を見つけようとしています。これはおそらく信号解析にとって難しいことではありませんが、オープンソースソフトウェアを使用する方法を見つけることができないようです。

私はMatlabやMathematicaを避けたいのですが、最近Rで学習しているので、Rでの回答を希望しますが、それでも、どのような言語でも大歓迎です。

更新、2014年7月25日：以下のEmreの回答が与えられた場合、これはパターンの最初の30MBが256ではなく512に配置された場合のパターンです（この配置はより良く見えます）。

これ以上のアイデアは大歓迎です！

私は視覚分析を使用します。256バイトごとに繰り返しがあることを知っているので、幅が256ピクセル、深さがいくつでもある画像を作成し、輝度を使用してデータをエンコードします。（i）pythonでは、次のようになります。

import os, numpy, matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

def read_in_chunks(infile, chunk_size=256):
    while True:
        chunk = infile.read(chunk_size)
        if chunk:
            yield chunk
        else:
            # The chunk was empty, which means we're at the end
            # of the file
            return

fname = 'enter something here'
srcfile = open(fname, 'rb')
height = 1 + os.path.getsize(fname)/256
data = numpy.zeros((height, 256), dtype=numpy.uint8)    

for i, line in enumerate(read_in_chunks(srcfile)):
    vals = list(map(int, line))
    data[i,:len(vals)] = vals

plt.imshow(data, aspect=1e-2);

PDFは次のようになります。

256バイトの周期的なパターンは、縦線として現れます。ヘッダーとテールを除いて、かなりうるさく見えます。

信号解析についてはほとんど何も知りませんが、Rを使用すると2次元の視覚化を簡単に行うことができます。特にreshape2、ggplot2パッケージとパッケージが必要になります。データが広い（たとえば[n X 256]サイズ）と仮定すると、まず、パッケージの関数を使用して、データをロングフォーマットに変換する必要があります。次に、のジオメトリを使用します。ここに要旨の素敵なレシピがあります。melt()reshape2geom_tileggplot2

raster生のバイナリデータを読み取ってNxMグリッドとして表示できる、このパッケージを見てみます。ファイル全体を読み込まなくても、大きなバイナリグリッドのサブセットを抽出することもできます（Rラスタオブジェクト自体は、データ自体ではなく、データのプロキシにすぎません）。