BIG5 與 GB2312 是繁體中文與簡體中文最常採用的 ANSI 形式編碼，當代系統多已改採 Unicode ，但在涉及傳統系統整合的情境中，仍有處理中文 ANSI 編碼的需求。有時，資料來源較雜，BIG5、GB2312 編碼都有可能，系統規劃者多半希望系統能由二進位資料 (Byte Array) 自動判別其編碼為 BIG5 或 GB2312 。就理論而言，以程式判斷 BIG5、GB2312 不可能 100% 精確，理由是二者有部分編碼區段重疊。 例如: 某字元的兩個 Byte 為 0xb1、0xf0，若以 BIG5 編碼解讀為「梗」、以 GB2312 解讀則為「别」，都屬有效字元，此時便無從斷定其編碼。 所幸在實務上，文字內容通常不會只有單一字元，當字元數一多，就有頗高的機會出現某兩個 Byte 在 BIG5 是有效字元，在 GB2312 則否的狀況，反之亦然。 只要掌握這些線索，就有機會實現 BIG5、GB2312 編碼的自動偵測功能，雖無法 100% 精準，已能滿足實務需求。
偵測原理
偵測元件以 .NET 撰寫而成，使用方法很簡單，只需呼叫 int ChEncAutoDetector.Analyze(byte[] data) 傳入二進位資料，程式會分別用 BIG5 與 GB2312 解讀，產生統計資料，計算 ASCII、符號、常用字、次常用字、無效字元的字元數目，並算出亂碼指數 (我稱之為 BadSmell，即無效字元及次常用字佔全部字數的比例，其中無效字元的權重設為次常用字的三倍)，接著比較採 BIG5 解碼及採 GB2312 解碼的 BadSmell 何者為高? 當 GB2312 BadSmell 較高時傳回 1，代表該內容為 BIG5 的可能性較高；當 BIG5 BadSmell 較高時傳回-1，代表內容為 GB2312 的可能性較高；若二者的 BadSmell 相同，則意味著程式無從判斷屬何者編碼。 BadSmell 演算法的核心只是簡單的 Byte 比對邏輯，雖然元件以 .NET 開發，但不難改用其他語言實現，而 BadSmell 的計算規則( (無效字元*3 + 次常用字) / 總字元數 )也可依不同使用情境調整參數，但以依初步測試經驗，現值已有相當不錯的準確率。
線上測試
原始碼包含一個網站測試介面( ASP.NET Website Project )，可透過瀏覽器測試中文內容檢測結果，另外亦有線上版。
已知限制
由於 BIG5 與 GB2312 的編碼特性，必定存在無法識別甚至誤判的可能性，故應用時請視狀況保留人工複核及事後校正的機制。
無法識別案例:
程式碼下載
https://github.com/darkthread/CEAD