不进行下采样的计算细节系数是指在计算过程中不进行降采样操作的系数。下面是一个示例代码，演示如何计算不进行下采样的细节系数：

import numpy as np

# 定义不进行下采样的计算细节系数函数
def compute_detail_coefficient(signal):
    # 获取信号的长度
    signal_length = len(signal)
    
    # 初始化细节系数数组
    detail_coefficient = np.zeros(signal_length)
    
    # 循环计算每个细节系数
    for i in range(1, signal_length-1):
        detail_coefficient[i] = signal[i] - (signal[i-1] + signal[i+1]) / 2
        
    # 计算首尾两个细节系数
    detail_coefficient[0] = signal[0] - signal[1]
    detail_coefficient[signal_length-1] = signal[signal_length-1] - signal[signal_length-2]
    
    return detail_coefficient

# 示例使用
signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
detail_coefficient = compute_detail_coefficient(signal)
print(detail_coefficient)

该示例中，我们定义了一个compute_detail_coefficient函数来计算不进行下采样的细节系数。该函数接受一个信号作为输入，并返回一个与输入信号长度相同的细节系数数组。

在函数内部，我们首先获取信号的长度，并初始化一个和信号长度相同的细节系数数组。然后，我们使用一个循环来计算每个细节系数。对于每个细节系数，我们减去其前后两个采样点的平均值。最后，我们计算首尾两个细节系数，分别减去其相邻的采样点值。

在示例中，我们使用一个简单的信号[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]来演示函数的使用。我们调用compute_detail_coefficient函数，并将信号作为参数传递给它。函数将返回一个细节系数数组 [1.5, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, -1.0]。最后，我们将细节系数打印出来。