在MATLAB编程环境中，Parfor（Parallel for）循环是一种用于并行计算的工具，它可以将一个常规的for循环转换为并行执行的形式，从而利用多核处理器或分布式计算集群提高计算效率。本项目中提到的“matlab开发-与Parfor一起工作的进程监视器程序Bart”，是一个专门设计用来监控Parfor循环执行进度的工具。这个程序能够实时显示Parfor迭代已完成的百分比，这对于大型计算任务来说非常有用，因为它提供了对计算过程的可视化反馈，帮助开发者了解任务的执行状态。
我们来看`parfor_progress.m`这个文件。这个文件很可能包含了进程监视器的主要代码，它可能定义了一个函数，该函数通过MATLAB的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）来监测Parfor循环的状态，并更新显示的进度信息。在编写这样的监视器时，开发者可能使用了`parpool`来创建并行计算工作池，`parfor`循环内部的回调函数或者`parfeval`的同步机制来获取每个迭代的完成情况，然后用这些信息计算出当前的进度百分比。
接着是`parfor_progress_test.m`，这通常是一个测试脚本，用于验证`parfor_progress.m`函数的正确性和有效性。在这个测试脚本中，开发者可能会创建一个具有大量迭代的Parfor循环，并在其内部调用进程监视器函数，以确保监视器能够准确地显示进度。测试通常会涵盖各种情况，如不同数量的核，不同大小的任务，以及模拟可能出现的延迟和异常，以确保监视器在各种环境下都能正常工作。
`license.txt`文件则包含的是软件的许可协议，对于开源项目而言，可能是MIT、GPL等常见许可证，它规定了软件的使用、分发和修改规则。用户在使用这个进程监视器程序时，需要遵循其中的条款，例如保留版权信息，不用于商业目的，或者允许自由修改和再分发等。
这个MATLAB开发项目提供了一个实用的工具，帮助用户在使用Parfor进行并行计算时能更好地跟踪任务的进度，增强了用户对计算过程的控制感，提高了开发和调试的效率。对于进行大规模计算的科研人员和工程师来说，这样一个进程监视器是十分有价值的。通过深入理解并分析这个项目的源代码，开发者可以学习到如何在MATLAB中实现并行计算的监控，以及如何编写测试脚本来验证并行代码的正确性，这些都是提升MATLAB编程技能的重要实践。
